Pandas库提供了多种方法来进行数据筛选。以下是几种常用的方法：
使用布尔索引：可以使用条件语句对DataFrame进行筛选。例如，要筛选出所有age大于30的行，可以使用以下代码：
df[df['age'] > 30]
使用query方法：Pandas提供了query方法，可以使用类似SQL的语法进行筛选。例如，要筛选出所有age大于30的行，可以使用以下代码：
df.query('age > 30')
使用isin方法：可以使用isin方法来筛选出某一列中包含特定值的行。例如，要筛选出所有gender为’女’或’男’的行，可以使用以下代码：
df[df['gender'].isin(['女', '男'])]
使用loc方法：loc方法可以基于标签对行和列进行筛选。例如，要筛选出所有age大于30的行和’gender’列，可以使用以下代码：
df.loc[df['age'] > 30, 'gender']
使用多个筛选条件：可以将多个筛选条件组合在一起进行复杂的筛选。例如，要筛选出所有age大于30并且gender为’女’的行，可以使用以下代码：
df[(df['age'] > 30) & (df['gender'] == '女')]
这些方法可以根据具体的需求进行组合使用，以实现更复杂的数据筛选操作。
