關(guān)于dataframe.query()篩選tips
更新時(shí)間：2024年09月10日 14:45:22 作者：domodo2012
在Pandas中，通過布爾索引或.query()方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)DataFrame中數(shù)據(jù)的篩選。例如，篩選特定列符合條件的行數(shù)據(jù)或排除某些類型值。此外，.query()方法還支持使用外部變量進(jìn)行篩選。這些操作對(duì)數(shù)據(jù)處理非常有用，可以高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理
1、常規(guī)操作
要從一個(gè) dataframe 中，篩選出某些列值符合要求的行數(shù)據(jù)，
可以用類似以下的語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)：
df[df[col] == x]
也可以用 .query() 實(shí)現(xiàn)：
df.query('col == x')2、其他操作方法
1）篩選出 col 列中值不是 bool 類型的行
df.query('col not in (True, False)')2）篩選出 col 列中值為 nan、None 的值
df = pd.DataFrame({"value": [3,4,9,10,11,np.nan,12]})
# 方法1
# 利用 'nan 不等于自身' 的性質(zhì)，篩選出非 nan、None 的行
df.query('value == value')
# 方法2
# 類似的還有 isnull, notnull,isnan 等
df.query('value.notna()', engine='python')
# 方法3
df.query('value != 'NaN'")以上結(jié)果都是
Out[28]:
value
0 3.0
1 4.0
2 9.0
3 10.0
4 11.0
6 12.0
# 篩選出不是 NaT 的行（提前使用外部函數(shù)，超綱了哈）
df.query('col not in [@pd.NaT]')3）在 query 中篩選時(shí)引用外部變量
# 1. 外部為普通變量
# 方法1
pi = 3.1415
df.query('value < 10 and value > @pi')
# 方法2
pi = 3.1415
df.query(f'value < 10 and value > {pi}')
# 2.外部變量為 list
cond = [4, 12]
df.query('@cond[0] < value < @cond[1]')
# 3.外部變量為 dict，注意中括號(hào)中不能有引號(hào)，因此要取 dict 的值，需要用 dict.get() 的方式
cond = {'dn_band': 4, 'up_band': 12}
df.query("@cond.get('dn_band') < value < @cond.get('up_band')")
# 4.外部為函數(shù)
num = [2, 6]
def func(x):
return x * 2
df.query('@func(@num[0]) < value < @func(@num[1])')以上的結(jié)果都是
Out[30]:
value
3 10.0
4 11.0
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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