如何在Pandas DataFrame中对指定列进行条件筛选并填充缺失值？请提供示例代码。

在数据分析过程中，条件筛选和处理缺失值是常见的操作。为了帮助你更好地掌握这一技巧，推荐查看这份资料：《Pandas DataFrame详解：基础函数与操作实例》。这份资源将为你提供实用的示例和解决方案，直接关联到你当前的问题。

参考资源链接：[Pandas DataFrame详解：基础函数与操作实例](https://wenku.csdn.net/doc/645247a3ea0840391e739301?spm=1055.2569.3001.10343)

在Pandas中，条件筛选通常使用`df[condition]`的方式进行。例如，如果你想筛选出某列中值大于0的行，可以这样写：

               filtered_df = df[df['column_name'] > 0]

而填充缺失值可以使用`fillna()`函数。你可以指定一个常数值、使用列的平均值或中位数等填充方式。例如，如果要将某一列的缺失值填充为该列的平均值，可以使用以下代码：

               df['column_name'] = df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean())

在掌握了如何进行条件筛选和处理缺失值后，你将能夜更加灵活地对数据进行分析和处理。为了深入了解这些操作以及其他DataFrame的操作，如数据类型转换、数据合并和时间序列分析，建议继续学习《Pandas DataFrame详解：基础函数与操作实例》。这本书不仅涵盖了如何使用Pandas处理数据的基本技巧，还提供了各种实际案例和高级功能的详细介绍，是学习Pandas不可或缺的资源。

参考资源链接：[Pandas DataFrame详解：基础函数与操作实例](https://wenku.csdn.net/doc/645247a3ea0840391e739301?spm=1055.2569.3001.10343)