import pandas as pd from numpy import nan as NA columns = ['chinese', 'math', 'english'] data = pd.DataFrame([[81.5, 76.5, 73.5], [71., 68, NA], [71., 68, NA], [NA, NA, NA], [NA, 96.5, 93.5]], columns=columns) data 1、保留non-na值>=2的行，删除重复行，将处理后的结果赋值给data_new

可以使用以下代码来实现：

data_new = data.dropna(thresh=2).drop_duplicates()

这段代码会保留至少有两个非空值的行（使用 `dropna` 函数），并删除其中的重复行（使用 `drop_duplicates` 函数），最后将处理后的结果赋值给 `data_new` 变量。

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import pandas as pd from numpy import nan as NA columns = ['chinese', 'math', 'english'] data = pd.DataFrame([[81.5, 76.5, 73.5],[71, 68, NA],[71., 68, NA], [NA,NA,NA],[NA,96.5,93.5]],columns=columns) data应用'0',

如果你要将 data 中的 NaN 值替换为 0，可以使用 pandas 中的 fillna() 方法，代码如下：

data.fillna(0, inplace=True)

代码中的 fillna(0) 表示将 NaN 值替换为 0，inplace=True 表示直接修改原 data 数据框，如果不加这个参数，会返回一个新的数据框。

import pandas as pd from numpy import nan as NA columns =['chinese','math','english'] data = pd.DataFrame([[81.5,76.5,73.5],[71,68,NA],[71, 68,NA],[NA,NA,NA],[NA,96.5,93.5]],columns=columns) data保留non-na值>=2的行，删除重复行，将处理后的结果赋值给data_new,应用'chinese’、'english'的均值填充剩下的na

好的，根据你提供的代码，可以按照以下步骤来处理data数据：

1. 保留non-na值>=2的行

data = data.dropna(thresh=2)

2. 删除重复行

data = data.drop_duplicates()

3. 将'chinese'、'english'的均值填充剩下的na

mean_chinese = data['chinese'].mean()
mean_english = data['english'].mean()
data_new = data.fillna({'chinese': mean_chinese, 'english': mean_english})

最终得到的data_new就是处理后的结果。