写出对df用“解几”列的平均值来填补“高代”列的空缺值的指令

假设你要用 pandas 库中的 DataFrame 来完成这个任务，以下是一种可能的指令：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv("your_file.csv")  # 假设你的数据保存在一个 CSV 文件中

# 先计算 df 中“解几”列的平均值
avg = df["解几"].mean()

# 然后用这个平均值来填补“高代”列的空缺值
df["高代"] = df["高代"].fillna(avg)

这个指令首先使用 `pd.read_csv()` 函数从 CSV 文件中读取数据，并将其存储在一个 DataFrame 对象 `df` 中。然后，使用 `df["解几"].mean()` 计算“解几”列的平均值，并将结果保存在变量 `avg` 中。最后，使用 `df["高代"].fillna(avg)` 将“高代”列中的缺失值填充为平均值。