Python/Pandas，如何填充持续时间列的缺失值

Question

我的数据(df)有一列"duration_time"；以分钟和秒为单位的值如下：
10:43

这些值的范围从5到15分钟
此列的数据类型为"对象">
此列中缺少几个值。

有没有办法用这一列的平均值来填充这些缺失的值

我尝试了不同的方法，但没有结果
df['duration_time'] = df['duration_time'].fillna(df['duration_time'].mean())
我收到了以下消息：
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

当我尝试计算列的平均值时：
df['duration_time'].mean()
我得到以下消息：
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

提前感谢您的帮助！

Answer 1

我认为您的系列df['duration_time']实际上不是日期时间类型。如果我这样做：

df['duration_time']=pd.Series(['10:43',None,0])
df['duration_time'].fillna(df['duration_time'].mean())

然后我可以重现你的错误。但是，如果我将该系列打包到to_datetime()中，那么您的代码可以工作：

df['duration_time']=pd.to_datetime(pd.Series(['10:43',None,0]))
df['duration_time'].fillna(df['duration_time'].mean())