#fare열값 기준 내림차순 정리
train.sort_values('Fare', ascending=False)
# fare 열값 기준 오름차순 정리
train.sort_values('Fare', ascending=True)
#fare 열값 기준 오름차순해서 102부터 105번까지 보기
train.sort_values('Fare', ascending=True)[101:105]
#fare, survived, pclass를 각 오름차순, 내림차순, 내림차순해서 정렬
train.sort_values(['Fare', 'Survived', 'Pclass'], ascending=[True, False, False])
#특정 조건을 만족하는 특정열값 모두 보기
train[train['Fare'] > 80]
#열값을 알파벳 순서대로 재정렬
train.reindex(sorted(train.columns), axis=1)
train.sort_index(axis=1)
#특정조건 두 가지 이상을 충족하는 열값 보기
train[(train.Age >= 30) & (train.Sex == 'female')]
#값이 C인 열 모두 보기
train[train.Embarked.isin(['C'])]
train[train.Cabin.isin(['C50', 'C85'])]
train[train.Ticket.isin(['113572']) & train.Parch.isin([0])]
#특정값이 어떤 조건 이상인 열 개수 구하기
len(train[train.Fare > 80.0])