如何利用pandas库对DataFrame中的数据进行筛选，以选出含有或排除特定数值的行和列？请提供相应的代码示例。

在数据分析过程中，经常需要根据特定条件筛选DataFrame中的数据。为了帮助你更加深入地理解如何使用pandas进行数据筛选，推荐你参考这篇内容详实的资料：《pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例》。这篇文章将向你展示如何根据特定数值来选取或删除行和列，具有很好的实用性和参考价值。

参考资源链接：[pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例](https://wenku.csdn.net/doc/6412b725be7fbd1778d4940f?spm=1055.2569.3001.10343)

具体来说，你可以使用pandas的布尔索引、`query()`方法或者`loc`和`iloc`索引器来完成这一任务。以下是针对你问题的几个示例代码片段：
1. 假设你想筛选出所有值大于10的行，可以使用布尔索引：

                  df_filtered = df[df > 10]

2. 如果要删除所有值等于'NaN'的行，可以这样操作：

                  df_cleaned = df.dropna()

3. 若想选取特定列中含有特定值的行，可以使用`loc`配合布尔索引：

                  df_specific_column = df.loc[df['specific_column'] == some_value]

4. 使用`query()`方法来选取含有特定数值的列：

                  df_query_result = df.query('column_name > value')

通过这些代码示例，你可以灵活地根据实际需求选择合适的方法来筛选数据。如果你需要了解更多细节和进阶技巧，建议深入阅读《pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例》这篇资料。它不仅包括了筛选行和列的操作实例，还提供了解决问题的全面视角，帮助你在数据分析的道路上更进一步。

参考资源链接：[pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例](https://wenku.csdn.net/doc/6412b725be7fbd1778d4940f?spm=1055.2569.3001.10343)