在Python中，可以使用Pandas库来进行按照值筛选和划分列的操作。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'Gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Age列的值大于30进行筛选
filtered_df = df[df['Age'] > 30]
print(filtered_df)

# 按照Gender列的值进行划分，并计算每个组的平均年龄
grouped_df = df.groupby('Gender')['Age'].mean()
print(grouped_df)

输出结果为：

      Name  Age Gender
2  Charlie   35   Male
3    David   40   Male
4    Emily   45 Female

Gender
Female    35
Male      35
Name: Age, dtype: int64

在代码中，首先使用Pandas的DataFrame来创建一个示例数据集。然后，使用df['Age'] > 30来筛选出Age列的值大于30的行，并将结果存储在filtered_df中。接着，使用df.groupby('Gender')['Age'].mean()对数据进行分组，按照Gender列的值进行划分，并计算每个组的平均年龄。最后，分别打印出filtered_df和grouped_df的结果。