将R转换为Python管道-筛选、选择和排序

我正在清理R中的一个数据集，并试图在Python中找到我下面的清理过程的等价物

df = dataframe %>% 
  filter(grepl('abc', Sheet1)) %>% 
  select(product) %>% 
  arrange(nchar(product))

我知道在熊猫中进行过滤时，我可以执行类似于df[df['var']！='string']的操作，但是如果我希望包含特定的字符串值并在排序之前选择相关列，我该如何操作呢

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任何见解都将不胜感激

如果您可以发布数据会有所帮助，但大致如下：

> df %>% filter(grepl('abc', Sheet1)) %>% 

df.Sheet1.str.contains（'abc'）

…仅以['product']下标

> arrange(nchar(product))

df.sort_索引（level=df.product.apply（len））

使用：

df = pd.DataFrame({'Sheet1':['abc f','as abc','ss','abc','abcd'],
                   'product':['aa','sss','aaa','s','ddddd'],
                   'val':[7,8,9,4,2]})

print (df)
   Sheet1 product  val
0   abc f      aa    7
1  as abc     sss    8
2      ss     aaa    9
3     abc       s    4
4    abcd   ddddd    2

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你能添加一些数据样本和预期输出吗？dt=dt0%>%filter（grepl（‘伊利诺伊州’）%%>%select（人口，犯罪率）%%>%arrange（nchar（人口））所以我基本上是在尝试筛选非伊利诺伊州，然后选择城市的人口和犯罪率，同时按城市人口进行排序。它在R中对我有效，但我无法获得在Python中运行的正确代码。谢谢！我会试试这个。@CatherineZhang-我添加了一些示例数据，请稍等。谢谢！我认为'select'也可以是df[['人口'，'犯罪率]]。

df = pd.DataFrame({'Sheet1':['abc f','as abc','ss','abc','abcd'],
                   'product':['aa','sss','aaa','s','ddddd'],
                   'val':[7,8,9,4,2]})

print (df)
   Sheet1 product  val
0   abc f      aa    7
1  as abc     sss    8
2      ss     aaa    9
3     abc       s    4
4    abcd   ddddd    2

df = df[df['Sheet1'].str.contains('abc')]
print (df)
   Sheet1 product  val
0   abc f      aa    7
1  as abc     sss    8
2      ss     aaa    9
3     abc       s    4
4    abcd   ddddd    2

df = df.iloc[df['product'].str.len().argsort()]
print (df)
   Sheet1 product  val
3     abc       s    4
0   abc f      aa    7
1  as abc     sss    8
4    abcd   ddddd    2

df = df[['product','val']]
print (df)
  product  val
3       s    4
0      aa    7
1     sss    8
4   ddddd    2