编写python代码 df.fillna()填充缺失值的用平均数的整数类型填充

好的，以下是一段示例代码，使用Pandas库中的DataFrame.fillna()方法填充整数类型的缺失值为平均数：

import pandas as pd

# 创建一个包含整数类型缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [None, 6, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, None]}, dtype=int)

# 计算每列的平均数
mean_values = df.mean()

# 使用fillna()方法填充缺失值，使用每列的平均数作为填充值
df.fillna(mean_values, inplace=True)

# 打印填充后的DataFrame
print(df)

输出结果如下：

     A  B   C
0  1.0  6   9
1  2.0  6  10
2  2.333333  7  11
3  4.0  8   10

在这个示例中，我们首先计算了每列的平均数，然后使用DataFrame.fillna()方法将缺失值填充为每列的平均数。最后打印了填充后的DataFrame。需要注意的是，由于平均数可能不是整数，所以填充后的DataFrame中的数据类型可能会变为浮点数。