1、在pandas中，我们采用了R语言中的惯用法，即将缺失值表示为NA，它表示不可用not available。
2、pandas项目中还在不断优化内部细节以更好处理缺失数据。
3、过滤掉缺失数据的办法有很多种。可以通过pandas.isnull或布尔索引的手工方法，但dropna可能会更实用一些。对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series。
4、而对于DataFrame对象，可能希望丢弃全NA或含有NA的行或列。dropna默认丢弃任何含有缺失值的行。
5、最后通过一个常数调用fillna就会将缺失值替换为那个常数值，若是通过一个字典调用fillna，就可以实现对不同的列填充不同的值。这样就完成了。
python pandas中，对于一维数组，describe会返回一系列参数，count，mean，std，min，25%，50%，75%，max。
针对该问题，对于describe()返回值的解释如下：
1、count：返回数组的个数，如上述为4个元素，所以返回为4；
2、mean：返回数组的平均值，1 3 5 9的平均值为4.5；
3、std：返回数组的标准差；
4、min：返回数组的最小值；
5、25%，50%，75%：返回数组的三个不同百分位置的数值，也就是统计学中的四分位数。首先需要确定三个四分位数的位置，第一个四分位数Q1所在的位置是：(1+4)/4 = 1.25，同理Q2的位置是：(1+4)/4×2 = 2.5，Q3的位置是：(1+4)/4×3 = 3.75，则三个位置所对应的数分别为：
1×0.25+3×0.75＝2.5
3×0.5+5×0.5 = 4
5×0.75+9×0.25 = 6
即为函数返回的相应的值，其中50%对应的是中位数。
6、max：返回列表的最大值。
扩展资料：
describe()函数有三个参数可以指定，分别是percentiles, include, exclude，三者的含义如下：
1、percentiles：默认是返回四分位数，即25%，50%和75%，可以修改：describe(percentiles=[.75, 0.8])，则返回的是50%，75%，80%位置的数，可以根据需要进行相应的处理。
2、include：默认只计算数值型特征的统计量，当参数为'all'时，显示所有类型的数据；当参数为numpy.number时，返回的是数值类型的数据；当参数为numpy.object，返回的是object类型的数据；当include=['category']时，返回的是category；当include=['O']时，返回统计的是字符串型的数据。
3、exclude：include可以指定返回类型，而exclude则可以指定不返回某种类型，即返回除指定类型之外的数据。
参考资料来源：python API-describe
参考资料来源：百度百科-四分位数
你遇到的问题一看就是少装了包。在windows下安装pandas，只安装pandas一个包显然是不够的，它并没有把用到的相关包都打进去，这点是很麻烦的，只有等错误信息出来后才知道少了哪些包。
我总结了一下，一共需要安装如下包：
pyparsing-2.0.2.win32-py2.7.exe
matplotllib-1.3.1.win32-py2.7.exe
openpyxl-openpyxl-5d2c0c8704d2.tar.gz
setuptools-3.8.1.win32-py2.7.exe
numpy-MKL-1.8.1.win32-py2.7.exe
six-1.7.3.win32-py2.7.exe
python-dateutil-2.2.win32-py2.7.exe
count 计数， mean 平均值， std 标准差， min 最小值, 25% 下四分位， 50% 中位数， 75% 上四分位， max 最大值
