用熊猫中“ n”个相邻邻居网格的平均值更新零值

Question

我有一个txt文件here，我正在将其作为熊猫数据框读取。对于某个ClassID中的每个SchoolID，我需要查看所有功能（即列F_1至F_7），并将每个零值替换为的平均值每列中的n个相邻网格。经过研究并阅读了类似的帖子，例如here，here和here之后，我得出了以下结论：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('School_Data.txt',  error_bad_lines=False)

groups = data['SchoolID'].unique()
features = [2,8]

output = []
for i in groups:
    for j in features:
        output=data.mask(data==0).fillna(data.mean())

问题是正在计算整个列的平均值，而不是每个SchoolID的平均值（要解决此问题，我尝试了output=data[i].mask(data[i]==0).fillna(data[i].mean())，但出现错误）。此外，我需要定义一个搜索半径n，以计算这些n个相邻网格的平均值（例如，SchoolID中每个零值上方和下方的3行）。我还需要确保一旦更新了零值，此更新后的值就不会用于计算其他零值的平均值。

在此方面，我将不胜感激。