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，写出Python代码

可以使用Pandas库进行数据处理，以下是填充缺失值的Python代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将时间字符串转换为时间格式
data['下单时间'] = pd.to_datetime(data['下单时间'])
data['奶茶开始制作时间'] = pd.to_datetime(data['奶茶开始制作时间'])
data['奶茶制作完成时间'] = pd.to_datetime(data['奶茶制作完成时间'])

# 按门店和下单日期进行分组
data['下单日期'] = data['下单时间'].dt.date
data['奶茶开始制作日期'] = data['奶茶开始制作时间'].dt.date
data['奶茶制作完成日期'] = data['奶茶制作完成时间'].dt.date
grouped = data.groupby(['门店编号', '下单日期'])

# 填充缺失值
data['奶茶开始制作时间'] = grouped['奶茶开始制作时间'].ffill().bfill()
data['奶茶制作完成时间'] = grouped['奶茶制作完成时间'].ffill().bfill()

# 输出结果
print(data)

其中，`to_datetime()`函数将时间字符串转换为时间格式，`dt.date`属性获取日期。在按门店和下单日期进行分组后，对每一组进行填充缺失值操作即可。由于时间跨度比较大，可能需要较长的运行时间。