（一）将下面的字典创建为DataFrame data = { "grammer":[ "Python", "C", "Java", "GO",np.nan, "SQL", "PHP", "Pytho

首先，在Python中，你可以使用pandas库将字典转换成DataFrame。pandas是一个强大的数据处理库，非常适合处理表格数据。下面是将给定的字典"data"转换成DataFrame的步骤：

import pandas as pd

# 定义字典
data = {
    "grammar": ["Python", "C", "Java", "GO", np.nan, "SQL", "PHP", "Python"],
    # 如果还有其他列，可以添加到这里，比如假设有一个名为'type'的列
    "type": ["High-Level", "Low-Level", "High-Level", "High-Level", "No Data", "Structured Query Language", "Scripting", "High-Level"],
}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 处理缺失值，这里我们选择忽略空值，如果你需要特定处理，可以使用fillna()函数
df = df.dropna(subset=["grammer"])  # 默认删除含有NaN的行，如果你想要填充，可以用df.fillna('your_value')

print(df)

这将创建一个DataFrame，其中"grammar"列为一列，如果有其他列如"type"也会包含。如果字典中的"grammar"列有缺失值（在这个例子中是`np.nan`），已经进行了处理，只保留了非缺失的数据。