对于缺失值在20%以上的具有时间特征的数据，例如数据的index为350种物品品类，数据的column4到9月每一天的销售量，这里请注意日期在这里作为数据的列名，对于这样的特殊类型的数据我采用什么样的填补缺失值的方法比较合适，请你给出我具体的python代码实现

对于这类高比例缺失值且有时间序列属性的数据，可以考虑使用一些统计方法、插补技术或是基于时间序列预测的填充。一种常见的做法是利用数据的时间趋势进行填充，比如线性插值、移动平均、向前或向后填充等。

1. **简单填充**（如直接删除或者填充均值/中位数）：
- 删除行：`df.dropna()` 或 `df[df['column4'].notnull()]`
- 填充平均值：`df['column4'].fillna(df['column4'].mean())`
- 填充中位数：`df['column4'].fillna(df['column4'].median())`

2. **基于时间趋势的填充**（假设我们使用Pandas库）：
- 线性插值：`df[column].interpolate(method='linear')`
- 使用前一个非缺失值填充（滚动填充）：

     df['column4'].fillna(method='ffill', limit=1)

3. **基于时间序列预测**（如果数据存在季节性和趋势）：
- 可以尝试ARIMA、Exponential Smoothing或机器学习模型（如LSTM）。首先需要对数据做预处理和训练模型：

     from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
     model = ARIMA(df['column4'], order=(p,d,q)) # 需要确定合适的p, d, q参数
     model_fit = model.fit()
     future_values = model_fit.forecast(steps=number_of_missing_days)
     df['column4'].iloc[missing_data_index] = future_values[0]

4. **使用专门的时间序列库**（如Prophet by Facebook）：

     from fbprophet import Prophet
     m = Prophet()
     m.fit(df[['ds', 'column4']])
     future = m.make_future_dataframe(periods=number_of_missing_days)
     forecast = m.predict(future)
     df['column4'].loc[forecast.index] = forecast['yhat']

记得在实际应用中，填充方法的选择需要结合业务背景、数据分布以及缺失值的具体情况来定，并可能需要多次试验和评估效果。