如何使用Python的Pandas库进行数据筛选和过滤？

Pandas库是Python中用于数据处理和分析的主要库之一。它提供了DataFrame数据结构，可以方便地对数据进行筛选和过滤。

以下是使用Pandas进行数据筛选和过滤的基本步骤：

1. 导入pandas库。
2. 创建或加载DataFrame。
3. 使用布尔索引、query()方法或loc[]、iloc[]方法进行数据筛选。

以下是具体的代码示例：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {
   'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom'], 'Age': [20, 21, 19, 18]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用布尔索引进行数据筛选
filtered_df = df[df['Age'] > 19]
print(filtered_df)

# 使用query()方法进行数据筛选
filtered_df = df.query('Age > 19')
print(filtered_df)

# 使用loc[]方法进行数据筛选
filtered_df = df.loc[df['Age'] > 19]
print(filtered_df)

在这个例子中，我们首先创建了一个包含两列（'Name'和'Age'）的DataFrame。然后，我们使用三种不同的方法对年龄大于19的数据进行了筛选。