如何设置灵活的数据筛选？

可以使用Python中的pandas库进行数据筛选，该库提供了灵活和高效的数据处理功能。

以下是一个示例代码，演示如何使用pandas筛选数据集中city为Beijing且value值大于1000的数据行：

import pandas as pd

# 读入数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选条件
condition = (df['city'] == 'Beijing') & (df['value'] > 1000)

# 应用筛选条件，得到结果
result_df = df[condition]

# 输出结果
print(result_df)

上述代码中，我们首先使用pandas的read_csv函数读入数据集，并将其存储在DataFrame对象df中。然后，我们定义了一个筛选条件condition，其中使用了逻辑运算符&连接了两个筛选条件：city等于Beijing，以及value的值大于1000。最后，我们使用DataFrame的中括号运算符，将筛选条件应用到df中，得到了满足条件的结果，并将其存储在result_df中。

需要注意的是，上述代码中的data.csv是一个包含了城市、日期和数值的示例数据集。在实际使用中，需要根据具体的数据集和筛选条件进行相应的调整。