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python?pandas?query的使用方法

 更新時間:2022年09月13日 16:08:17   作者:soulsoul_god  
這篇文章主要介紹了python?pandas?query的使用方法,文章通過圍繞主題展開詳細的內容介紹,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴可以參考一下

前言:

Pandas 中應用 query 函數(shù)來進行數(shù)據(jù)篩選。

query 函數(shù)的一般用法如下:

df.query('expression')

常用方法:

#!/usr/bin/python
import pandas as pd
import numpy as np
data = {
?'brand':['Python',' C ',' C++ ','C#','Java'],
?'A':[10,2,5,20,16],
?'B':[4,6,8,12,10],
?'C':[8,12,18,8,2],
?'D':[6,18,14,6,12],
?'till years':[4,1,1,30,30]
?}
df = pd.DataFrame(data=data)
print("df數(shù)據(jù)打印:\n", df, '\n')

print('查找數(shù)據(jù):\n', df.query('brand == "Python"'), '\n')
print('查找數(shù)據(jù):\n', df[df['brand'] == "Python"], '\n')

可以使用df.query('brand == "Python"')進行查找,也可以使用df[df['brand'] == "Python"]這種方式進行查找。

out:

df數(shù)據(jù)打印:
     brand   A   B   C   D  till years
0  Python  10   4   8   6           4
1      C    2   6  12  18           1
2    C++    5   8  18  14           1
3      C#  20  12   8   6          30
4    Java  16  10   2  12          30
 
查找數(shù)據(jù):
     brand   A  B  C  D  till years
0  Python  10  4  8  6           4
 
查找數(shù)據(jù):
     brand   A  B  C  D  till years
0  Python  10  4  8  6           4
通過數(shù)學表達式來篩選:

除了直接通過等于某個值來篩選, query 函數(shù)還支持通過數(shù)學表達式來進行數(shù)據(jù)篩選,包括 > 、 < 、 + 、 - 、 * 、 / 等。

print('查找數(shù)據(jù):\n', df.query('A > 15'), '\n')

out:

查找數(shù)據(jù):
   brand   A   B  C   D  till years
3    C#  20  12  8   6          30
4  Java  16  10  2  12          30

通過變量篩選:

在程序比較長的時候,經(jīng)常會使用變量來作為篩選條件, query 函數(shù)在使用變量作為判斷標準時,通過在變量前面添加 @ 符號來實現(xiàn),

示例如下:

name = 'Java'
print('查找數(shù)據(jù):\n', df.query('brand == @name'), '\n')

out:

查找數(shù)據(jù):
   brand   A   B  C   D  till years
4  Java  16  10  2  12          30
通過列表數(shù)據(jù)篩選:

當需要在某列中篩選多個符合要求的值的時候,可以通過列表( list )來實現(xiàn),示例如下:

name = ['Python', 'Java']
print('查找數(shù)據(jù):\n', df.query('brand in @name'), '\n')

out:

查找數(shù)據(jù):
     brand   A   B  C   D  till years
0  Python  10   4  8   6           4
4    Java  16  10  2  12          30

多條件篩選:

  • 兩者都需要滿足的并列條件使用符號 & , 或單詞 and
  • 只需要滿足其中之一的條件使用符號 | , 或單詞 or
name = ['Python', 'Java']
print('查找數(shù)據(jù):\n', df.query('brand in @name & A > 15'), '\n')

out:

查找數(shù)據(jù):
   brand   A   B  C   D  till years
4  Java  16  10  2  12          30

列名稱中有空格的情況,使用``進行處理:

使用引號處理的話,會報錯。

print('查找數(shù)據(jù):\n', df.query('`till years` > 10'), '\n')

out:

查找數(shù)據(jù):
   brand   A   B  C   D  till years
3    C#  20  12  8   6          30
4  Java  16  10  2  12          30

篩選后選取數(shù)據(jù)列:

name = ['brand', 'A', 'B', 'till years']
print('查找數(shù)據(jù):\n', df.query('`till years` > 10')[name], '\n')

out:

查找數(shù)據(jù):
   brand   A   B  till years
3    C#  20  12          30
4  Java  16  10          30

總結:

當用到多條件篩選時,使用query就會顯得簡潔的多:

print(df[(df['brand'] == 'Python') & (df['A'] == 10) & (df['B'] == 4)])
print(df.query('brand == "Python" & A == 10 & B == 4'))

到此這篇關于python pandas query的使用方法的文章就介紹到這了,更多相關python pandas query 內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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