4.从一个DataFrame对象中选择一个子集，并根据多列进行计数。

假设有一个DataFrame对象df，其中包含名字、性别和年龄三列数据，我们想要选择性别为女性、年龄大于等于18岁的子集，并计算每个名字出现的次数，可以按如下方式实现：

subset = df[(df['性别'] == '女性') & (df['年龄'] >= 18)]
count = subset.groupby('名字').size()

首先，我们使用布尔索引选择符合条件的子集，即性别为女性、年龄大于等于18岁的数据。然后，我们使用groupby函数按照名字进行分组，并使用size函数计算每个名字出现的次数。最终，count变量将包含每个名字出现的次数。

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5.从一个DataFrame对象中选择一个子集，并根据多列进行去重。

可以使用Pandas的drop_duplicates()方法来根据指定列进行去重，示例如下：

假设有如下DataFrame对象df：

   Name  Age  Gender
0   Tom   20    Male
1  Jack   30    Male
2  Mary   25  Female
3   Tom   20    Male
4  Jack   35    Male
5  Mary   25  Female

要根据Name和Age列进行去重，可以使用如下代码：

subset = df[['Name', 'Age']].drop_duplicates()

这里首先使用[['Name', 'Age']]选择需要的子集，然后调用drop_duplicates()方法进行去重，得到以下结果：

   Name  Age
0   Tom   20
1  Jack   30
2  Mary   25
4  Jack   35

可以看到，重复的行被去掉了。如果想要保留重复行中的第一个，可以在drop_duplicates()方法中传入参数keep='first'。

.从一个DataFrame对象中选择一个子集，并根据某一列进行透视。

可以使用 Pandas 库中的 `pivot_table` 方法来实现。

假设我们有一个 DataFrame 对象 `df`，其中有多个列，我们需要根据其中一列 `col_name` 进行透视。可以通过以下代码实现：

subset = df.loc[:, ['col_name', 'other_col1', 'other_col2']]
result = pd.pivot_table(subset, values='other_col1', index='col_name', columns='other_col2', aggfunc='sum')

其中，`subset` 表示选中 `df` 中的 `col_name`、`other_col1` 和 `other_col2` 三列，生成一个名为 `subset` 的 DataFrame 子集。`pd.pivot_table` 方法中的 `values` 参数表示需要聚合的列，即 `other_col1` 列；`index` 参数表示透视的行索引，即 `col_name` 列；`columns` 参数表示透视的列索引，即 `other_col2` 列；`aggfunc` 参数表示聚合函数，例如 `sum`、`mean`、`count` 等。

这样，我们就得到了按照 `col_name` 列透视后的结果，其中每个不同的 `col_name` 对应一个包含不同 `other_col2` 值的新列，每个单元格的值表示对应行、列的 `other_col1` 值的聚合结果。

注意：如果 `col_name`、`other_col1` 和 `other_col2` 列中存在缺失值，需要使用 `fillna` 方法或 `dropna` 方法进行处理。如果需要透视多个聚合函数，例如同时求和和计数，可以在 `aggfunc` 参数中传入一个函数列表。