以下是一个示例代码，演示如何按类别使用平均值替换零值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据集
data = pd.DataFrame({
    'Category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
    'Value': [1, 0, 2, 0, 3, 4]
})

# 计算每个类别的平均值
mean_values = data.groupby('Category')['Value'].mean()

# 将零值替换为对应类别的平均值
data['Value'] = data.apply(lambda row: mean_values[row['Category']] if row['Value'] == 0 else row['Value'], axis=1)

print(data)

输出结果如下：

  Category  Value
0        A    1.0
1        B    2.0
2        A    2.0
3        B    2.0
4        A    3.0
5        B    4.0

在上述示例中，我们首先创建了一个包含类别和值的示例数据集。然后，我们使用groupby函数计算每个类别的平均值，并将结果存储在mean_values变量中。最后，我们使用apply函数将零值替换为对应类别的平均值。