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相关例题：
假设我们有一个包含多个学生的成绩数据集，我们想要过滤掉低于60分的学生。
例题：
数据集：学生姓名、成绩
张三、85
李四、70
王五、65
赵六、58
...
过滤掉方法：
1. 读取数据集。
2. 创建一个新的列表或数组，用于存储过滤后的数据。
3. 遍历数据集中的每个元素，对于每个学生的成绩，如果它大于或等于60，则将其添加到新的列表中。
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('students.csv')
# 过滤数据
filtered_data = data[data['score'] >= 60]
```
在这个例子中，我们使用了pandas的read_csv函数来读取数据集，然后使用布尔索引来过滤出成绩大于或等于60的学生。这样就可以得到一个只包含符合条件的学生成绩的新数据集。
如果您有具体的例题需要过滤掉，可以提供给我，我将尽力帮助您解答。
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