要保留具有特定数量的非NaN条目的Pandas DataFrame中的索引，可以使用以下代码示例中的方法：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
        'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 设置非NaN条目的数量阈值
threshold = 3

# 计算每行非NaN条目的数量
non_nan_count = df.notnull().sum(axis=1)

# 保留具有特定数量非NaN条目的索引
selected_index = non_nan_count[non_nan_count >= threshold].index

# 打印结果
print(selected_index)

输出:

Int64Index([2, 3, 4], dtype='int64')

在上述代码中，我们首先创建了一个示例DataFrame。然后，我们设置了一个阈值，即要求每行至少有3个非NaN条目。接下来，我们使用notnull()函数计算每行的非NaN条目数量，并将结果存储在non_nan_count中。然后，我们使用布尔索引筛选出具有特定数量非NaN条目的索引，并将结果存储在selected_index中。最后，我们打印出了选定的索引。