当需要对数据进行筛选和排序时,Pandas是一个非常方便的工具。Pandas是一个开源的数据分析和处理工具包，可以使用它来方便地进行数据处理和分析。在Pandas中，有多种方法可以对数据进行筛选和排序，我们主要介绍以下几种：
1. 使用条件语句筛选数据
我们可以使用Pandas的条件语句来筛选数据，例如下面的代码可以从数据集中筛选出价格大于等于100的所有商品：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df_100 = df[df['price'] >= 100]
这里我们首先使用了Pandas的’pd.read_csv’方法读取数据，然后使用了条件语句’df[‘price’] >= 100’进行数据筛选，最后将结果保存在df_100变量中。
2. 使用sort_values方法对数据进行排序
Pandas中的’sort_values’方法可以方便地对数据进行排序，例如下面的代码可以将数据集按价格从高到低进行排序：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.sort_values(by='price',ascending=False)
这里我们首先使用了’pd.read_csv’方法读取数据，然后使用’sort_values’方法对数据进行了排序，其中参数’by’表示我们要按哪一列进行排序，’ascending’表示排序顺序，False表示降序，True表示升序。最后我们将结果保存在原来的df变量中。
以上就是使用Pandas进行数据筛选和排序的攻略，如果你想要更深入了解Pandas的使用方法，可以查阅相关文档资料。