看起来您可能正在“头歌”平台上进行Pandas基本操作的作业。尽管我无法直接访问具体的平台或作业内容，我可以提供一些常见的Pandas基本操作示例和练习题目，这些可以帮助您更好地理解和完成相关作业。

### Pandas 基本操作指南

#### 1. 导入库
首先需要导入Pandas库。
```python
import pandas as pd
```

#### 2. 创建 DataFrame
DataFrame是Pandas中用于存储二维表格数据的主要数据结构。
```python
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'], 'Age': [28, 29, 31]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```

#### 示例练习题目：
- **创建一个包含学生姓名、年龄、成绩的DataFrame**。

#### 3. 读取和写入文件
- **读取CSV文件**：
  ```python
  df = pd.read_csv('path/to/your/file.csv')
  ```
- **保存DataFrame到CSV文件**：
  ```python
  df.to_csv('output/path/file.csv', index=False)
  ```

#### 示例练习题目：
- **从给定路径读取一个CSV文件，并展示前5行数据**。

#### 4. 数据查看
- 查看前5行数据：
  ```python
  print(df.head())
  ```
- 查看后5行数据：
  ```python
  print(df.tail())
  ```

#### 示例练习题目：
- **显示DataFrame的最后3行数据**。

#### 5. 数据筛选
根据条件筛选数据：
```python
filtered_df = df[df['Age'] > 28]
print(filtered_df)
```

#### 示例练习题目：
- **筛选出年龄大于25岁的所有记录**。

#### 6. 数据分组与聚合
对数据进行分组并计算每个组的平均年龄：
```python
grouped_df = df.groupby('Department').agg({'Age': 'mean'})
print(grouped_df)
```

#### 示例练习题目：
- **按照部门分组，并计算每个部门的平均年龄**。

#### 7. 添加和删除列
- **添加新列**：
  ```python
  df['NewColumn'] = df['Age'] * 2
  ```
- **删除列**：
  ```python
  df = df.drop(columns=['NewColumn'])
  ```

#### 示例练习题目：
- **为上述DataFrame添加一列“DoubleAge”，其值为年龄列的两倍**。

#### 8. 数据排序
按照某一列的值进行排序：
```python
sorted_df = df.sort_values(by='Age', ascending=False)
print(sorted_df)
```

#### 示例练习题目：
- **按年龄降序排列数据**。

#### 9. 缺失值处理
检查缺失值，并用特定值填充：
```python
# 检查缺失值
print(df.isnull().sum())

# 填充缺失值
df.fillna(value=0, inplace=True)
```

#### 示例练习题目：
- **检查数据集中是否有缺失值，并用0填充缺失值**。

这些示例应该能帮助您开始使用Pandas进行数据分析。如果您有具体的问题或者需要解决特定的任务，请提供更多关于作业的具体信息，这样我可以给出更精确的帮助。实践是掌握Pandas的关键，尝试解决不同的数据处理任务可以大大提高您的技能。