设计一个函数filter_data（），该函数接收一个数据框，并且根据如下条件对数据框中的某一列进行筛选：如果数据框中任何一行的数值在某一列中大于50，则返回满足条件的行；如果数据框中所有行的数值都小于等于50，则返回一条信息"没有符合条件的行"

你可以设计一个名为`filter_data`的函数，使用pandas库在Python中处理数据框，如下所示：

import pandas as pd

def filter_data(df, column_name):
    """
    根据指定列中的值筛选数据框。

    参数:
    df (pandas.DataFrame): 需要处理的数据框
    column_name (str): 指定用于比较的列名

    返回:
    - 如果有大于50的值，返回筛选后的数据框
    - 如果所有值都小于等于50，返回字符串 "没有符合条件的行"
    """
    # 检查列是否存在
    if column_name not in df.columns:
        return f"'{column_name}'列不存在于数据框中"

    # 筛选出大于50的行
    filtered_df = df[df[column_name] > 50]

    # 判断是否所有行都小于等于50
    all_below_50 = df[column_name].max() <= 50

    if filtered_df.empty:
        # 如果过滤后为空，说明所有行都在50以内
        return "没有符合条件的行" if all_below_50 else filtered_df
    else:
        return filtered_df

# 使用示例
data = pd.DataFrame({
    'values': [40, 60, 70, 90, 100]
})
print(filter_data(data, 'values'))

在这个例子中，如果`values`列有任何一项超过50，函数将返回包含那些行的新数据框。如果所有行的值都小于等于50，它将返回相应的提示消息。