选取DataFrame中Energy_Type属性为str的行

好的，您可以使用 Pandas 库来解决这个问题。可以使用 loc 函数和条件语句来选取 Energy_Type 属性为 str 的行，例如：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Energy_Type': ['thermal', 'renewable', 'nuclear', 'coal', 123, True]})

# 使用 loc 函数选取 Energy_Type 属性为 str 的行
result = df.loc[df['Energy_Type'].apply(lambda x: isinstance(x, str))]
print(result)

输出结果：

  Energy_Type
0      thermal
1    renewable
2      nuclear
3         coal

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选取DataFrame中Energy_Type属性值为Total的行

可以使用 Pandas 中的 loc 函数来选取 DataFrame 中某个属性值为 Total 的所有行，具体代码如下所示：

df.loc[df['Energy_Type'] == 'Total']

这行代码会返回 DataFrame 中所有 Energy_Type 属性值为 Total 的行。

用python编写选取DataFrame中Energy_Type属性值为Total并且country属性值为shdihf的行的代码

可以使用 pandas 库中的 loc 方法，代码如下：

import pandas as pd

# 假定数据存储在 df 变量中
df.loc[(df['Energy_Type'] == 'Total') & (df['country'] == 'shdihf')]

其中 `df['Energy_Type'] == 'Total'` 和 `df['country'] == 'shdihf'` 分别用于选取 `Energy_Type` 属性值为 Total，以及 `country` 属性值为 shdihf 的行。`&` 用于逻辑与操作，保证两个条件都满足。最终的结果为选取出满足条件的行。