在本篇文章中，我们将深入探讨Python3.5中的Pandas模块，重点讲解如何处理缺失值和利用层次索引进行数据操作。Pandas是Python中一个强大的数据处理库，它提供了大量高效的数据结构和数据分析工具，对数据科学家和开发人员的工作效率有着显著提升。
首先，我们导入必要的库，包括NumPy和Pandas，以便进行数据处理。`import numpy as np` 和 `import pandas as pd` 是基础设置，而`from pandas import Series, DataFrame` 是为了方便直接使用Pandas的内置类。
接下来，我们创建了一个DataFrame `df3`，其中包含了姓名(name)、年龄(age)、薪水(salary)和性别(gender)四个字段。数据中包含了一些缺失值（用`np.nan`表示），如Tom的年龄和Merry的薪水未知。
文章详细展示了如何检测缺失值。`df3.isnull()` 方法用于返回一个布尔值数组，表示每个元素是否为缺失值，`df3.notnull()` 则相反，显示非缺失值的位置。通过这些方法，我们可以清晰地了解数据集中的空值分布。
处理缺失值时，`df3.dropna()` 会删除包含至少一个缺失值的行，而`df3.dropna(how="all")` 则会删除所有值都为缺失的行。这在清洗数据时非常有用，可以避免分析过程中受到异常值的影响。
此外，文章还演示了如何修改特定位置的缺失值，例如将第2行第0列（即名字）的缺失值设置为"Gerry"，通过`df3.ix[2,0]`实现。
对于列的处理，`df3.dropna(axis=1)` 会删除包含缺失值的列。这样可以根据实际需求选择保留哪些完整的列。
层次索引，也称为多级索引或多列索引，是Pandas中处理复杂数据的一种有效方式。然而，这部分内容并未在提供的部分代码中展示。通常，我们可以使用`set_index()` 方法创建层次索引，或者在初始化DataFrame时直接指定多级索引。层次索引可以为数据提供更细致的分类和分析层次，便于复杂数据集的组织和查询。
总结来说，这篇文章通过实例详细介绍了Python3.5 Pandas模块在处理缺失值和使用层次索引方面的应用，包括数据清洗、检查、修改和索引管理。这对于理解和操作Pandas库以处理日常或大规模数据项目至关重要。掌握这些技巧后，可以更好地应对各种数据处理任务。
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