Pandas数据帧:从条件1获取行索引，按条件2排序

Pandas数据帧是Python中一个强大的数据处理工具，它提供了灵活的数据结构和数据分析功能。在Pandas中，数据帧是一个二维的表格结构，类似于Excel中的数据表，可以通过行和列来操作和处理数据。

从条件1获取行索引，按条件2排序，可以通过以下步骤实现：

1. 获取行索引：使用条件1对数据帧进行筛选，可以使用布尔索引或者条件表达式来实现。例如，如果条件1是某一列的数值大于10，可以使用以下代码获取行索引：index = df[df['column'] > 10].index这将返回满足条件1的行的索引。
2. 按条件2排序：使用条件2对获取的行索引进行排序，可以使用sort_values()函数来实现。例如，如果条件2是按某一列的数值进行降序排序，可以使用以下代码：sorted_index = index.sort_values(ascending=False)这将返回按条件2排序后的行索引。

完善且全面的答案如下：

Pandas数据帧是Python中一个强大的数据处理工具，它提供了灵活的数据结构和数据分析功能。数据帧是一个二维的表格结构，类似于Excel中的数据表，可以通过行和列来操作和处理数据。

对于给定的数据帧df，我们需要从条件1获取行索引，并按条件2对行索引进行排序。首先，我们可以使用条件1对数据帧进行筛选，获取满足条件1的行的索引。例如，如果条件1是某一列的数值大于10，可以使用以下代码获取行索引：

index = df[df['column'] > 10].index

这将返回满足条件1的行的索引。

接下来，我们可以使用条件2对获取的行索引进行排序。例如，如果条件2是按某一列的数值进行降序排序，可以使用以下代码：

sorted_index = index.sort_values(ascending=False)

这将返回按条件2排序后的行索引。

最后，我们可以根据排序后的行索引从原始数据帧中提取相应的行数据。例如，可以使用以下代码获取排序后的行数据：

sorted_data = df.loc[sorted_index]

这将返回按条件2排序后的行数据。

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