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。

在使用Pandas进行数据分析时，经常需要对数据进行筛选以及处理缺失值。为了更好地掌握这些操作，推荐参考《Pandas DataFrame详解：基础函数与操作实例》，这是一本覆盖了DataFrame操作各个方面，特别是条件筛选和缺失值处理的实用指南。

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)

针对您的问题，以下是具体的步骤和示例代码：（步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略）
首先，使用条件筛选来选取特定列中满足条件的行。然后，利用`fillna()`方法来填充缺失值。在这个示例中，我们将对名为'age'的列进行条件筛选，并对筛选结果中的缺失值进行填充。
完成以上操作后，您将能够更加灵活地处理DataFrame中的数据，这对于数据清洗和预处理至关重要。如果想进一步深入了解DataFrame的其他操作和分析技巧，如合并、排序、时间序列分析等，《Pandas DataFrame详解：基础函数与操作实例》将是您理想的学习资源。这本书不仅提供了操作实例，还对各种数据处理场景提供了深入讲解，帮助您成为数据分析的行家里手。

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)