如何在过滤掉某些数据后，在pandas中找到行中的值，然后应用自定义排序？

在pandas中，可以使用布尔索引来过滤掉某些数据，并找到行中的值。然后，可以使用自定义排序函数对这些值进行排序。

以下是一种实现方法：

1. 过滤数据：使用布尔索引来过滤掉不需要的数据。例如，如果要过滤掉某一列中值为0的行，可以使用以下代码：

filtered_data = df[df['column_name'] != 0]

这将返回一个新的DataFrame对象filtered_data，其中包含满足条件的行。

1. 找到行中的值：使用.loc属性来访问特定行和列的值。例如，如果要获取第一行的值，可以使用以下代码：

row_values = df.loc[0]

这将返回一个Series对象row_values，其中包含第一行的值。

1. 应用自定义排序：使用.sort_values()方法来对值进行排序。可以指定排序的列和排序的方式（升序或降序）。例如，如果要按照某一列的值进行升序排序，可以使用以下代码：

sorted_values = df['column_name'].sort_values(ascending=True)

这将返回一个Series对象sorted_values，其中包含按照指定列的值进行升序排序后的结果。

综上所述，可以通过以下步骤在pandas中过滤数据并应用自定义排序：

1. 使用布尔索引过滤数据，得到满足条件的DataFrame对象。
2. 使用.loc属性获取行中的值，得到Series对象。
3. 使用.sort_values()方法对值进行排序，得到排序后的结果。

注意：以上代码示例中的df代表DataFrame对象，column_name代表列名。根据实际情况替换这些值。

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请注意，本回答仅提供了一种解决方案，实际应用中可能会根据具体需求和数据结构进行调整。