Python Pandas -按多个列分组，过滤特定值特定列，以及填充

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据操作工具，可以帮助我们高效地处理和分析数据。

按多个列分组是指根据多个列的值将数据进行分组。在Pandas中，我们可以使用groupby()函数来实现按多个列分组。例如，假设我们有一个数据集包含学生的姓名、科目和成绩，我们可以按照姓名和科目两列进行分组，然后对每个分组进行相应的操作。

过滤特定值特定列是指根据特定的条件筛选出符合条件的数据，并选择特定的列进行展示。在Pandas中，我们可以使用条件判断来过滤数据，并使用loc或iloc函数来选择特定的列。例如，我们可以筛选出成绩大于80分的学生，并选择姓名和科目两列进行展示。

填充是指将缺失值或NaN值替换为其他的非空值。在Pandas中，我们可以使用fillna()函数来填充缺失值。该函数可以接受一个常数值或一个字典作为参数，用于指定填充的值。例如，我们可以将缺失值填充为0或者使用前一个非空值进行填充。

总结起来，Python Pandas库提供了强大的功能来进行数据处理和分析。通过groupby()函数可以按多个列进行分组，通过条件判断和loc/iloc函数可以过滤特定值特定列，通过fillna()函数可以填充缺失值。这些功能在数据分析和数据处理中非常常用。

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