在Python中，筛选大数据通常涉及到以下几个步骤：

1、读取数据

2、清洗数据

3、筛选数据

4、保存结果

以下是详细的操作步骤和代码示例：

1. 读取数据

我们需要使用pandas库来读取数据，pandas是一个强大的数据处理库，可以方便地读取各种格式的数据文件，如CSV、Excel等。

import pandas as pd
读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
读取Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

2. 清洗数据

在筛选数据之前，我们需要对数据进行清洗，以去除重复值、空值等无关信息。

去除重复值
data = data.drop_duplicates()
去除空值
data = data.dropna()

3. 筛选数据

接下来，我们可以使用pandas的查询（query）功能来筛选数据，我们可以根据某一列的值来筛选数据。

根据某一列的值筛选数据
filtered_data = data[data['column_name'] == 'value']

或者，我们可以使用多个条件来筛选数据。

使用多个条件筛选数据
filtered_data = data[(data['column_name1'] == 'value1') & (data['column_name2'] > value2)]

4. 保存结果

我们可以将筛选后的数据保存到新的文件中。

保存为CSV文件
filtered_data.to_csv('filtered_data.csv', index=False)
保存为Excel文件
filtered_data.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)

以上就是在Python中筛选大数据的基本步骤和代码示例，根据实际需求，你可以根据不同的条件和需求来调整筛选条件和保存方式。