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当与groupby和mean结合使用时，Fillna不起作用

是因为groupby和mean操作会自动忽略缺失值（NaN），并计算非缺失值的平均值。因此，即使在使用Fillna函数填充缺失值后，groupby和mean操作仍然会忽略这些填充的值。

解决这个问题的方法是在进行groupby和mean操作之前，先使用Fillna函数填充缺失值。可以使用fillna方法的inplace参数将填充的结果直接应用到原始数据中，然后再进行groupby和mean操作。

以下是一个示例代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
        'C': [1, 2, None, 4, 5, 6],
        'D': [7, None, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用Fillna函数填充缺失值
df.fillna(0, inplace=True)

# 进行groupby和mean操作
result = df.groupby(['A', 'B']).mean()

print(result)

在上述示例中，我们首先使用Fillna函数将缺失值填充为0，然后进行groupby和mean操作。这样就可以得到正确的结果。

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