如何在pandas数据帧中以非常特定的方式处理特定值？

import pandas as pd

# 读取数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')

# 选择特定值所在的行
selected_rows = df[df['column_name'] == 'specific_value']

# 选择特定值所在的列
selected_columns = df.loc[:, df.columns == 'column_name']

# 替换特定值为新值
df.replace('specific_value', 'new_value', inplace=True)

# 使用条件语句修改特定值
df.loc[df['column_name'] == 'specific_value', 'column_name'] = 'new_value'

# 删除包含特定值的行
df = df.drop(df[df['column_name'] == 'specific_value'].index)

# 删除包含特定值的列
df = df.drop('column_name', axis=1)

# 计算特定值的频数
value_counts = df['column_name'].value_counts()

# 对特定值进行统计
value_statistics = df[df['column_name'] == 'specific_value'].describe()