现有奶茶店数据，有下单时间，时间跨度为5个月，奶茶开始制作时间，奶茶制作完成时间，一单中的杯量，门店编号，需要填充每个门店当天的开始制作时间和制作完成时间的缺失值，跨月的缺失值用当月时间填充，用缺失值前方不为空的时间填充，写出Python循环代码

好的，根据您的要求，我为您编写了以下Python循环代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 按门店编号和下单时间升序排序
data = data.sort_values(['门店编号', '下单时间'], ascending=[True, True])

# 填充开始制作时间和制作完成时间的缺失值
for i in range(len(data)):
    if pd.isnull(data.loc[i, '开始制作时间']):
        # 如果当前行的开始制作时间为空，则用前面不为空的时间填充
        j = i - 1
        while j >= 0 and pd.isnull(data.loc[j, '开始制作时间']):
            j -= 1
        if j >= 0:
            data.loc[i, '开始制作时间'] = data.loc[j, '开始制作时间']
            data.loc[i, '制作完成时间'] = data.loc[j, '制作完成时间']
    elif pd.isnull(data.loc[i, '制作完成时间']):
        # 如果当前行的制作完成时间为空，则用前面不为空的时间填充
        j = i - 1
        while j >= 0 and pd.isnull(data.loc[j, '制作完成时间']):
            j -= 1
        if j >= 0:
            data.loc[i, '制作完成时间'] = data.loc[j, '制作完成时间']

# 填充跨月的缺失值用当月时间填充
for i in range(len(data)):
    if pd.isnull(data.loc[i, '开始制作时间']):
        # 如果当前行的开始制作时间为空，则用当月1日的时间填充
        month = data.loc[i, '下单时间'].split('-')[1]
        data.loc[i, '开始制作时间'] = '2021-' + month + '-01 00:00:00'
    elif pd.isnull(data.loc[i, '制作完成时间']):
        # 如果当前行的制作完成时间为空，则用当月最后一天的时间填充
        month = data.loc[i, '下单时间'].split('-')[1]
        last_day = pd.Period('2021-' + month + '-01').days_in_month
        data.loc[i, '制作完成时间'] = '2021-' + month + '-' + str(last_day) + ' 23:59:59'

# 输出处理后的数据
print(data)

其中，假设原始数据文件名为`data.csv`，我们首先读取数据并按照门店编号和下单时间升序排序。然后，我们使用两个循环来填充开始制作时间和制作完成时间的缺失值。如果当前行的开始制作时间或制作完成时间为空，我们就往前找最近的不为空的时间填充。最后，我们再进行一次循环，填充跨月的缺失值用当月时间填充。最终输出处理后的数据。