data = data[___['___'].___.___('___')] data

在Python的Pandas库中，数据筛选是一个常见的操作，用于从数据集中提取满足特定条件的记录。根据提供的参考资料，以下是几种常用的数据筛选方法：

1. 单一条件筛选：可以使用df[df["column_name"] == value]的方式进行筛选，其中column_name是列名，value是筛选条件的值。这种方式直接使用布尔索引来选择满足条件的行。1

2. 多字段筛选（复合条件筛选）：当需要根据多个特征列进行筛选时，可以使用逻辑运算符如&（与）、|（或）等来组合多个条件。例如，df[(df["column1"] > value1) & (df["column2"] < value2)]。1

3. 使用布尔型DataFrame进行筛选：如果已经有一个布尔型DataFrame，可以直接使用它来筛选数据，如num_red = flags[flags['red'] == 1]。2

4. 使用loc和iloc进行筛选：loc用于基于标签的索引选择，而iloc用于基于整数的位置索引选择。例如，df.loc[df["column"] <= 30]将返回列column中值小于或等于30的所有行。3

5. 使用isin函数：isin函数可以用于筛选出在给定列表中存在的值。例如，df[df["column"].isin([value1, value2])]将返回列column中值为value1或value2的所有行。1

6. 使用query函数：query函数允许使用字符串表达式来筛选数据，这在进行复杂筛选时非常有用。需要注意的是，列名的引用需要正确。1

7. 使用where和mask：类似于SQL中的where，where函数用于筛选满足条件的行，而mask可以用于创建一个布尔型数组，然后根据这个数组来选择数据。3

8. 使用列表的切片操作：Pandas也支持类似列表的切片操作来进行数据选择。4

9. 使用between：between函数可以用于筛选出在某个范围内的值。例如，df[df["column"].between(value1, value2)]将返回列column中值在value1和value2之间的所有行。5

根据上述信息，如果要使用data变量进行数据筛选，可以采用以下格式：

data = data[___['___'].___.___('___')]

其中，___需要替换为具体的筛选条件或函数，'___'需要替换为列名或值，.___.___需要替换为筛选操作或函数调用。例如，如果要筛选出列名为'column'且值大于30的所有行，可以使用以下代码：

data = data[df['column'] > 30]

或者，如果要使用loc进行筛选，可以写成：

data = data.loc[df['column'] > 30]

请根据具体的筛选需求，替换上述代码中的占位符以实现所需的数据筛选。12345