Pandas中如何将列选择、筛选与排序合并为单行代码？

这是我的首次提问！这类操作在SQL中十分基础，理应很简单。我希望编写一个Pandas脚本完成以下操作：

• 从表中选择特定列
• 对列添加Where条件
• 对表格排序

我已给出示例DataFrame、对应的SQL查询，以及分步实现的Pandas代码，但觉得步骤过于繁琐，想请教是否有更简洁的写法？

示例DataFrame #

对应SQL查询 #

Select CustomerId, IssueCode, Count 
From DataFram 
where Count= 5
order by CustomerId

我的分步Pandas代码 #

# 选择列
select_columns = df.loc[:,["CustomerId","IssueCode","Count"]]
# 添加Where条件
where_clause = select_columns.where(select_columns.Count == 5)
# 排序
sort_clause = where_clause.sort_values(by=['CustomerId'], ascending=False)

Pandas支持链式调用，可以把三步操作合并为一行代码，简洁且可读性强：

result = df.loc[df['Count'] == 5, ['CustomerId', 'IssueCode', 'Count']].sort_values(by='CustomerId', ascending=False)

代码说明 #

• df.loc[df['Count'] == 5, ['CustomerId', 'IssueCode', 'Count']]：通过loc同时完成行筛选和列选择，第一个参数对应SQL的where条件，第二个参数对应要选取的列
• .sort_values(by='CustomerId', ascending=False)：直接在筛选后的结果上调用排序方法，完成最终排序操作

另外需要注意：你原来用where方法会保留原DataFrame的所有行索引（不符合条件的行会显示为NaN），而用loc筛选和SQL的where行为完全一致，只会返回符合条件的行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DatabaseGuy88