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我们说excel好用，在处理大型数据表格的时候，excel可以非常方便地进行筛选。那么pandas是否有类似的功能呢？答案是肯定的。下面介绍的几个操作，返回的类型都是dataframe，因此可以进行嵌套操作，非常方便。
一、选取几列组成新的dataframe：
df = df[['A列列明', 'S列列明', 'H列列明']]
二、选取某列'STATUS'里面元素为"ACTIVE"的行，即删掉列STATUS元素不是ACTIVE的行
df = df[df['STATUS'] == "ACTIVE"]
（单项条件搜索，类似SELECT ALL WHERE df.STATUS = ACTIVE）
三、选取'BADTHING'列为元素空的行，既badthing这列有内容的行全部去掉，组成一个新的dataframe
df = df[df['BADTHING'].isnull()]
（空值搜索）
四、选取GOODREASON列元素为列表['quality', 'cheap']内元素的行
df = df[df['GOODREASON'].isin(['quality', 'cheap'])]
（多项条件搜索，类似SELECT ALL WHERE df.GOODREASON= quality AND cheap）
五、分组并进行遍历，运用groupby和for：
groupByNew = df.groupby('CITY', sort=False)
for name, groupData in groupByNew:
# TODO …… ……
如代码所示，我们可以对dataframe以某列'CITY'进行分组。我们如何取出某组的数据呢？当然是用
for循环。取出来的name即是组名，而groupData同样是一个dataframe，可以进行更进一步操作。
六、对Series数据进行排序：
series= series.sort_values(ascending=False) # 进行从大到小排序
进阶：关于groupby的一些信息：
在进行groupby运算后，直接打印会得一个object信息，添加groups参数后
print df.groupby(by=['CITY']).groups
打印出来会是带group标签和原数据行标签（也就是原来dataframe里面对应行的index）的组合信息：
{'BEIJING': [25998L, 26134L, 26135L, 26235L, 26340L], 'SHANGHAI': [33370L, 33426L, 33541L], 'CHENGDU': [26153L]
我们可以看到，按照groups来print，得出city为北京的情况下，对应原来的行标签第25998行、26134行等
即使指定了某列：
print df.groupby(by=['CITY'])['QUANTITY'].groups
依然会得出相同的结果：
{'BEIJING': [25998L, 26134L, 26135L, 26235L, 26340L], 'SHANGHAI': [33370L, 33426L, 33541L], 'CHENGDU': [26153L]
除非我们把每个分组的所有行都整理成一行，如用sum来求和：
print df.groupby(by=['CITY'])['QUANTITY'].sum()
这样就可以成功转换成dataframe了：
CITY
BEIJING 5
SHANGHAI 207
CHENGDU 518
……
汇总说明如下：
print '----------NEW------------\n', type(df.groupby(by=['CITY']))
print '----------NEW------------\n', type(df.groupby(by=['CITY']).sum())
print '----------NEW------------\n', type(df.groupby(by=['CITY'])['QUANTITY'])
print '----------NEW------------\n', type(df.groupby(by=['CITY'])['QUANTITY'].sum())
所得结果为：
----------NEW------------
----------NEW------------
----------NEW------------
----------NEW------------
说明：
一个dataframe经过groupby以后得到的类型是pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy。而用for in循环取出的每个项的类型是pandas.core.frame.DataFrame
一个dataframe经过groupby再进行sum以后仍然是dataframe（不过具体通过那一列来sum有待考证）
一个dataframe经过groupby以后再进行列选取，得到的是pandas.core.groupby.SeriesGroupBy类型。可知用for in循环取出的是pandas.core.series.Series
一个series经过groupby再进行sum以后仍然是series