泰坦尼克号数据集：使用基于Pclass的平均年龄填充“年龄”列中的NA值

Question

我一直在研究Titanic数据集，我想根据类别的平均年龄在 Pclass 列中填充NA值。例如，如果NA值属于1类，那么我将用所有1类乘客的平均年龄来填充它。

在python中，我使用

data['Age'].fillna(data.groupby('Pclass')["Age"].transform("mean"), inplace = True)

在R中，我创建了一个函数并做到了：

impute_age <- function(age,class){
  out <- age
  for (i in 1:length(age)){

    if (is.na(age[i])){

      if (class[i] == 1){
        out[i] <- 37

      }else if (class[i] == 2){
        out[i] <- 29

      }else{
        out[i] <- 24
      }
    }else{
      out[i]<-age[i]
    }
  }
  return(out)
}                

如何在Python中为相同的函数创建一个函数并将其应用于age列？

（PS。我知道第一个查询是最简单的方法。但是，我想知道如何使用Python中的函数来完成类似的问题）