本文主要介紹了Pandas查詢數(shù)據(jù)df.query的使用，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
0	2018-01-01	3℃	-6℃	晴~多云	東北風(fēng)	1-2級(jí)	59	良	2
1	2018-01-02	2℃	-5℃	陰~多云	東北風(fēng)	1-2級(jí)	49	優(yōu)	1
2	2018-01-03	2℃	-5℃	多云	北風(fēng)	1-2級(jí)	28	優(yōu)	1
3	2018-01-04	0℃	-8℃	陰	東北風(fēng)	1-2級(jí)	28	優(yōu)	1
4	2018-01-05	3℃	-6℃	多云~晴	西北風(fēng)	1-2級(jí)	50	優(yōu)	1

# 替換掉溫度的后綴℃
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')

使用dataframe條件表達(dá)式查詢

最低溫度低于-10度的列表

df[df["yWendu"] < -10].head()

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
22	2018-01-23	-4	-12	晴	西北風(fēng)	3-4級(jí)	31	優(yōu)	1
23	2018-01-24	-4	-11	晴	西南風(fēng)	1-2級(jí)	34	優(yōu)	1
24	2018-01-25	-3	-11	多云	東北風(fēng)	1-2級(jí)	27	優(yōu)	1
359	2018-12-26	-2	-11	晴~多云	東北風(fēng)	2級(jí)	26	優(yōu)	1
360	2018-12-27	-5	-12	多云~晴	西北風(fēng)	3級(jí)	48	優(yōu)	1

復(fù)雜條件查詢

注意，組合條件用&符號(hào)合并，每個(gè)條件判斷都得帶括號(hào)

## 查詢最高溫度小于30度，并且最低溫度大于15度，并且是晴天，并且天氣為優(yōu)的數(shù)據(jù)
df[
    (df["bWendu"]<=30) 
    & (df["yWendu"]>=15) 
    & (df["tianqi"]=='晴') 
    & (df["aqiLevel"]==1)]

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
235	2018-08-24	30	20	晴	北風(fēng)	1-2級(jí)	40	優(yōu)	1
249	2018-09-07	27	16	晴	西北風(fēng)	3-4級(jí)	22	優(yōu)	1

使用df.query可以簡(jiǎn)化查詢

形式：DataFrame.query(expr, inplace=False, **kwargs)

其中expr為要返回boolean結(jié)果的字符串表達(dá)式

形如：

df.query(‘a<100’)
df.query(‘a < b & b < c’)，或者df.query(’(a<b)&(b<c)’)

df.query可支持的表達(dá)式語(yǔ)法：

邏輯操作符: &, |, ~
比較操作符: <, <=, ==, !=, >=, >
單變量操作符: -
多變量操作符: +, -, *, /, %

df.query中可以使用@var的方式傳入外部變量

df.query支持的語(yǔ)法來(lái)自NumExpr，地址：
https://numexpr.readthedocs.io/projects/NumExpr3/en/latest/index.html

查詢最低溫度低于-10度的列表

df.query("yWendu < 3").head(3)

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
0	2018-01-01	3	-6	晴~多云	東北風(fēng)	1-2級(jí)	59	良	2
1	2018-01-02	2	-5	陰~多云	東北風(fēng)	1-2級(jí)	49	優(yōu)	1
2	2018-01-03	2	-5	多云	北風(fēng)	1-2級(jí)	28	優(yōu)	1

查詢最高溫度小于30度，并且最低溫度大于15度，并且是晴天，并且天氣為優(yōu)的數(shù)據(jù)

## 查詢最高溫度小于30度，并且最低溫度大于15度，并且是晴天，并且天氣為優(yōu)的數(shù)據(jù)
df.query("bWendu<=30 & yWendu>=15 & tianqi=='晴' & aqiLevel==1")

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
235	2018-08-24	30	20	晴	北風(fēng)	1-2級(jí)	40	優(yōu)	1
249	2018-09-07	27	16	晴	西北風(fēng)	3-4級(jí)	22	優(yōu)	1

查詢溫差大于15度的日子

df.query("bWendu-yWendu >= 15").head()

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
68	2018-03-10	14	-2	晴	東南風(fēng)	1-2級(jí)	171	中度污染	4
82	2018-03-24	22	5	晴	西南風(fēng)	1-2級(jí)	119	輕度污染	3
83	2018-03-25	24	7	晴	南風(fēng)	1-2級(jí)	78	良	2
84	2018-03-26	25	7	多云	西南風(fēng)	1-2級(jí)	151	中度污染	4
85	2018-03-27	27	11	晴	南風(fēng)	1-2級(jí)	243	重度污染	5

可以使用外部的變量

# 查詢溫度在這兩個(gè)溫度之間的數(shù)據(jù)
high_temperature = 15
low_temperature = 13

df.query("yWendu<=@high_temperature & yWendu>=@low_temperature").head()

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
107	2018-04-18	27	14	多云~晴	西南風(fēng)	3-4級(jí)	147	輕度污染	3
108	2018-04-19	26	13	多云	東南風(fēng)	4-5級(jí)	170	中度污染	4
109	2018-04-20	28	14	多云~小雨	南風(fēng)	4-5級(jí)	164	中度污染	4
116	2018-04-27	25	13	晴	西南風(fēng)	3-4級(jí)	112	輕度污染	3
119	2018-04-30	24	14	多云	南風(fēng)	3-4級(jí)	62	良	2

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