Pandas 基础练习题：从数据到答案

在数据处理和分析中，Pandas是一个非常强大的工具。通过以下9道练习题，你将深入了解Pandas的基础操作，包括数据清洗、筛选、处理和分析。每道题目附有数据和答案，帮助你更好地理解Pandas的用法。
题目1：数据清洗
假设你有一个包含以下数据的DataFrame：

import pandas as pd
data = {
'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
'年龄': [25, 30, 35, 40],
'性别': ['男', '男', '女', '男'],
'收入': [50000, 60000, 70000, 80000]
}
df = pd.DataFrame(data)

其中有些数据存在缺失值，需要进行清洗。请使用Pandas清洗缺失值，并将缺失值替换为平均值。
答案及解析：
首先，使用isnull()函数找出缺失值。然后，使用fillna()函数将缺失值替换为平均值。以下是答案代码：

# 找出缺失值
missing_values = df.isnull()
# 计算平均值并替换缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

题目2：数据筛选
筛选出上题中年龄大于30岁的数据。
答案及解析：
使用Pandas的布尔索引，通过条件筛选出满足年龄大于30岁的数据。以下是答案代码：

filtered_data = df[df['年龄'] > 30]

题目3：数据排序
将上题中筛选出来的数据按照收入从高到低排序。
答案及解析：
使用sort_values()函数按照收入列进行排序，指定ascending=False为降序排序。以下是答案代码：

sorted_data = filtered_data.sort_values(by='收入', ascending=False)