在本篇文章中，咱们将深入探讨Pandas库中两个重要的数据处理性能：解决缺失数据和数据聚合。
一、解决缺失数据
在数据处理过程中，常常会遇到数据缺失的问题。Pandas为此提供了一些办法来解决缺失数据。
1. 查看缺失数据
应用isnull()和notnull()函数，能够查看DataFrame对象中的每个元素是否为空。
import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'h'], columns=['one', 'two', 'three'])df = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])print(df['one'].isnull())2. 填充缺失数据
Pandas提供了一个fillna()函数，能够应用常数值或前一个或后一个数据点来填充空值。
print(df.fillna(0)) # 应用0来填充空值print(df.fillna(method='pad')) # 应用前一个数据点来填充空值3. 删除缺失数据
如果你想删除蕴含缺失值的行，能够应用dropna()函数。
print(df.dropna())二、数据聚合
数据聚合是数据处理的重要步骤，Pandas提供了一个弱小的groupby性能，能够依照一个或多个列对数据进行分组，而后对每个分组利用一个函数。
import pandas as pddf = pd.DataFrame({ 'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'], 'C': np.random.randn(8), 'D': np.random.randn(8)})# 分组并对每个分组进行求和print(df.groupby('A').sum())# 按多个列进行分组造成档次索引，而后执行函数print(df.groupby(['A', 'B']).mean())Pandas的数据聚合性能十分弱小，能够应用各种函数（如mean、sum、size、count、std、var等）进行聚合操作。
通过以上这两个方面的深入探讨，咱们能够看到Pandas在数据处理方面的弱小能力。在理论的数据分析工作中，适当地解决缺失数据和进行数据聚合，能够帮忙咱们更好地了解和解释数据。