一、数据过滤与选择
Pandas是一个强大的数据处理库，可以用它来处理各种数据格式，包括CSV、Excel、SQL等等。在数据处理过程中，经常需要对数据进行过滤和选择，以便从中提取出自己需要的数据。Pandas提供了许多方法来完成这个任务，其中最常用的方法是使用布尔索引和.loc操作符。
布尔索引是一种非常有用的数据选择方法，它可以通过一组真假值来选择数据中的特定行。在Pandas中，使用布尔索引需要先对数据进行比较操作，以得到一组真假布尔值，然后将它们传递给数据框的.ix操作符，用来选择指定的行。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("example.csv")
# 根据列名进行过滤
subset = df[df['age'] > 30]
# 使用多个限制进行过滤
subset = df[(df['age'] > 30) & (df['gender'] == 'female')]
# 使用 .loc 操作符进行过滤
subset = df.loc[(df['age'] > 30) & (df['gender'] == 'female'), ['name', 'age']]
二、条件筛选与排序
除了使用布尔索引和.loc操作符进行过滤和选择外，Pandas还提供了许多其他的方法来对数据进行条件筛选和排序。其中最常用的方法是使用.query操作符和.sort_values操作符。
使用.query操作符可以根据一组条件对数据进行筛选，这些条件可以是原始数据的列名，也可以是Python的变量名。操作符支持多种语法，可以使用==、!=、in、not in等等运算符。
# 使用 .query 操作符进行条件筛选
subset = df.query('gender == "female" and age > 30')
使用.sort_values操作符可以将数据框按照指定的列名进行升序或降序排序。在默认情况下，.sort_values操作符会对数据框中的所有列进行排序。如果想要只对指定列进行排序，在操作符后面加上列名即可。
# 使用 .sort_values 操作符进行排序
sorted_df = df.sort_values(['age', 'gender'], ascending=[True, False])
三、示例代码
下面的代码示例演示了如何使用Pandas和Python的if语句实现两个数据过滤和条件筛选的示例。第一个示例从CSV文件中读取数据，使用布尔索引和.loc操作符选择指定的数据行。第二个示例使用.query操作符对数据进行条件筛选，然后使用.sort_values操作符按照指定的列名进行排序。
import pandas as pd
# 示例1：基于布尔索引和.loc操作符的数据过滤和选择
df = pd.read_csv("example.csv")
subset = df.loc[(df['age'] > 30) & (df['gender'] == 'female'), ['name', 'age']]
# 示例2：基于.query和.sort_values操作符的条件筛选与排序
subset = df.query('gender == "female" and age > 30').sort_values(['age', 'gender'], ascending=[True, False])
# 打印输出结果
print(subset)
