前言：
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DataFrame animals+-------------+--------+| Column Name | Type |+-------------+--------+| name | object || species | object || age | int || weight | int |+-------------+--------+
编写一个解决方案来列出体重 严格超过 100 千克的动物的名称。
按体重 降序 返回动物。
返回结果格式如下示例所示。
示例 1:
输入：DataFrame animals:+----------+---------+-----+--------+| name | species | age | weight |+----------+---------+-----+--------+| Tatiana | Snake | 98 | 464 || Khaled | Giraffe | 50 | 41 || Alex | Leopard | 6 | 328 || Jonathan | Monkey | 45 | 463 || Stefan | Bear | 100 | 50 || Tommy | Panda | 26 | 349 |+----------+---------+-----+--------+输出：+----------+| name |+----------+| Tatiana || Jonathan || Tommy || Alex |+----------+解释：所有体重超过 100 的动物都应包含在结果表中。Tatiana 的体重为 464，Jonathan 的体重为 463，Tommy 的体重为 349，Alex 的体重为 328。结果应按体重降序排序。
在 Pandas 中，方法链 允许我们在 DataFrame 上执行操作，而无需将每个操作拆分成单独的行或创建多个临时变量。
你能用 一行 代码的方法链完成这个任务吗？
解题方案1、审题，理解题意
题目的意思是列出体重严格超过 100 公斤的动物的名字，并按体重降序排列。我们可以看到Tatiana 的体重为 464，Jonathan 的体重为 463，Tommy 的体重为 349，Alex 的体重为 328。这四个动物的体重超过了100公斤，对它们进行排序为Tatiana Jonathan Tommy Alex
我们可以用如下的步骤来实现：
布尔索引：使用布尔条件筛选 DataFrame 中的行。在这个问题中，我们使用这种技术来选择体重超过 100 公斤的动物。 数据排序：sort_values() 方法： 用于基于一个或多个列对数据进行排序的 Pandas DataFrame 方法。在这个问题中，我们按重量降序对动物进行排序。 列选择：子集选择：在过滤和排序之后，我们从 DataFrame 中选择列的子集。在本例中，我们只选择 'name' 列来生成动物名称的最终列表。 方法链：链操作：通过用点连接方法，在一行中对 DataFrame 执行多个操作。这是 pandas 的一个强大功能，它可以使代码简洁，但对于新手来说可能很难读懂。Python 函数：我们定义了一个函数 findHeavyAnimals 来封装我们的解决方案并使其可重复使用。此函数将一个 DataFrame 作为参数，并返回另一个 DataFrame 作为结果。2、解题思路筛选操作:
我们从筛选体重超过100公斤的动物开始。
filtered_animals = animals[animals['weight'] > 100]animals['weight'] > 100：这是一个布尔索引操作。对于 DataFrame 中的每一行，它检查 weight 列中的值是否大于 100。这会产生一个布尔型(True 或 False)序列。animals[...]：通过将我们的布尔序列放入 DataFrame 的索引括号中，我们筛选出条件为 True 的行。在此操作之后，我们的 DataFrame 中只剩下重量超过 100 公斤的动物的行。排序操作:
接下来，我们根据这些动物的体重按降序对它们进行排序。
sorted_animals = filtered_animals.sort_values(by='weight', ascending=False)sort_values()：这是一种应用于 DataFrame 的方法，允许基于列值进行排序。by='weight'：我们指定要基于 weight 列进行排序。ascending=False：通过将此参数设置为 False，我们表示希望排序按降序进行(从最重到最轻)。选择 name 列:
最后，从排序的 DataFrame 中，我们只选择名称。
names = sorted_animals[['name']]根据重量对行进行排序后，我们只对最终结果的 name 列感兴趣。通过使用双方括号 [['name']]，我们只选择此列。双括号确保结果是 DataFrame 而不是 Series。如下图显示筛选和排序过程，最终得到结果。
3、代码实现
def findHeavyAnimals(animals: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: filtered_animals = animals[animals['weight'] > 100] sorted_animals = filtered_animals.sort_values(by='weight', ascending=False) names = sorted_animals[['name']] return names4、执行结果
