尝试筛选pandas中的行时出错

在使用pandas时，筛选行数据时可能会遇到一些错误。以下是一些常见的错误和解决方法：

1. 错误：KeyError - 'xxx' 解决方法：这个错误通常是由于指定的列名或索引不存在导致的。请确保列名或索引名称正确，并且与数据框中的列名或索引名称一致。
2. 错误：TypeError - unhashable type: 'xxx' 解决方法：这个错误通常是由于尝试使用不可哈希的数据类型作为筛选条件导致的。请确保筛选条件是可哈希的，例如使用单个值或使用.isin()方法进行筛选。
3. 错误：ValueError - cannot reindex from a duplicate axis 解决方法：这个错误通常是由于尝试对具有重复索引的数据框进行筛选导致的。请确保数据框的索引是唯一的，可以使用.duplicated()方法检查是否存在重复索引，并使用.drop_duplicates()方法去除重复索引。
4. 错误：AttributeError - 'DataFrame' object has no attribute 'xxx' 解决方法：这个错误通常是由于尝试使用不存在的属性或方法导致的。请确保使用正确的属性或方法，并且与pandas版本兼容。
5. 错误：SyntaxError - invalid syntax 解决方法：这个错误通常是由于在筛选语句中存在语法错误导致的。请仔细检查筛选语句的语法，确保使用正确的语法。

对于pandas中的行筛选，可以使用以下方法：

1. 使用布尔索引进行筛选：
2. 使用布尔索引进行筛选：
3. 这将返回满足条件的行数据。
4. 使用.loc[]方法进行筛选：
5. 使用.loc[]方法进行筛选：
6. 这将返回满足条件的行数据，并保留原始数据框的索引。
7. 使用.query()方法进行筛选：
8. 使用.query()方法进行筛选：
9. 这将返回满足条件的行数据，并支持使用变量进行筛选。

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