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Pandas Chaining是一种机制，可以使用多个Pandas函数和方法调用来流畅地表示数据清理和转换步骤。在数据分析过程中，过滤行（Filtering Rows)是一项非常重要的任务。那么，如何使用Pandas Chaining过滤行呢？下面是完整的攻略：

1. 从pandas库中导入数据

import pandas as pd

url = 'https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/titanic.csv'
titanic_df = pd.read_csv(url)

在这个例子中，我们使用了一个包含在Seaborn库中的泰坦尼克数据集。

1. 使用chaining获取指定列的行

filtered_df = (titanic_df
               [['Name', 'Sex', 'Age', 'Survived']]
               .query('Sex == "male"')
               .query('Age > 18')
               .sort_values(['Age'], ascending=False))

这个例子中，我们使用了pandas的Chaining机制，给出了获取指定列的行的方法。query()函数可以被多次调用，以便进行更复杂的过滤。

1. 合并多条件过滤的行

filtered_df = (titanic_df
               .query('Survived == 0')
               .query('Age > 18 & Sex == "male"')
               .sort_values(['Age'], ascending=False))

这个例子中，我们使用了query()方法来过滤多个条件的行。&字符可以用来连接多个条件。

1. 使用isna()和dropna()来处理缺失数据

filtered_df = (titanic_df
               .query('Survived == 0')
               .dropna(subset=['Age'])
               .loc[:, ['Name', 'Age', 'Survived']]
               .sort_values(['Age'], ascending=False))

使用isna()和dropna()方法可以处理缺失值。使用subset参数指定列名，可以告诉dropna()方法只删除’subset’列中包含缺失值的行。

1. 以数据类型为条件过滤行

(filtered_df
 .assign(cohort=lambda df: df['Age'] // 10 * 10)
 .groupby(['cohort', 'Survived'])
 .agg({'Survived': 'count'})
 .rename(columns={'Survived': 'count'}))

在这个例子中，我们使用pandas的assign()函数来添加新的cohort列。使用groupby()方法和agg()方法统计所有的cohort和Survived情况的总数。

1. 从pd.DataFrame的数据类型构建数据结构

(pd.DataFrame({'Animal': ['cat', 'cat', 'dog', 'dog', 'dog', 'cat'],
               'Weight': ['light', 'medium', 'medium', 'heavy', 'heavy', 'light']}
               .groupby(by='Animal')
               .apply(lambda df: df['Weight'].value_counts().head(1))))

在这个例子中，我们使用pd.DataFrame的数据类型构建了一个新的数据集。使用groupby()方法和apply()方法统计每个物种中最常见的体重等级。

综上所述，以上是如何使用Pandas Chaining过滤行的详细说明和相关实例。