Pandas查询数据df.query的使用

2022-07-25 09:42:54 作者：北山啦

本文主要介绍了Pandas查询数据df.query的使用，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

方法对比:
使用df[(df[“a”] > 3) & (df[“b”]<5)]的方式；
使用df.query(“a>3 & b<5”)的方式；

df = pd.read_csv("beijing_tianqi_2018.csv")
df.head()

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
0	2018-01-01	3℃	-6℃	晴~多云	东北风	1-2级	59	良	2
1	2018-01-02	2℃	-5℃	阴~多云	东北风	1-2级	49	优	1
2	2018-01-03	2℃	-5℃	多云	北风	1-2级	28	优	1
3	2018-01-04	0℃	-8℃	阴	东北风	1-2级	28	优	1
4	2018-01-05	3℃	-6℃	多云~晴	西北风	1-2级	50	优	1

# 替换掉温度的后缀℃
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')

使用dataframe条件表达式查询

最低温度低于-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	西北风	3-4级	31	优	1
23	2018-01-24	-4	-11	晴	西南风	1-2级	34	优	1
24	2018-01-25	-3	-11	多云	东北风	1-2级	27	优	1
359	2018-12-26	-2	-11	晴~多云	东北风	2级	26	优	1
360	2018-12-27	-5	-12	多云~晴	西北风	3级	48	优	1

复杂条件查询

注意，组合条件用&符号合并，每个条件判断都得带括号

## 查询最高温度小于30度，并且最低温度大于15度，并且是晴天，并且天气为优的数据
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	北风	1-2级	40	优	1
249	2018-09-07	27	16	晴	西北风	3-4级	22	优	1

使用df.query可以简化查询

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

其中expr为要返回boolean结果的字符串表达式

形如：

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

df.query可支持的表达式语法：

逻辑操作符: &, |, ~
比较操作符: <, <=, ==, !=, >=, >
单变量操作符: -
多变量操作符: +, -, *, /, %

df.query中可以使用@var的方式传入外部变量

df.query支持的语法来自NumExpr，地址：
https://numexpr.readthedocs.io/projects/NumExpr3/en/latest/index.html

查询最低温度低于-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	东北风	1-2级	59	良	2
1	2018-01-02	2	-5	阴~多云	东北风	1-2级	49	优	1
2	2018-01-03	2	-5	多云	北风	1-2级	28	优	1

查询最高温度小于30度，并且最低温度大于15度，并且是晴天，并且天气为优的数据

## 查询最高温度小于30度，并且最低温度大于15度，并且是晴天，并且天气为优的数据
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	北风	1-2级	40	优	1
249	2018-09-07	27	16	晴	西北风	3-4级	22	优	1

查询温差大于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	东南风	1-2级	171	中度污染	4
82	2018-03-24	22	5	晴	西南风	1-2级	119	轻度污染	3
83	2018-03-25	24	7	晴	南风	1-2级	78	良	2
84	2018-03-26	25	7	多云	西南风	1-2级	151	中度污染	4
85	2018-03-27	27	11	晴	南风	1-2级	243	重度污染	5

可以使用外部的变量

# 查询温度在这两个温度之间的数据
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	西南风	3-4级	147	轻度污染	3
108	2018-04-19	26	13	多云	东南风	4-5级	170	中度污染	4
109	2018-04-20	28	14	多云~小雨	南风	4-5级	164	中度污染	4
116	2018-04-27	25	13	晴	西南风	3-4级	112	轻度污染	3
119	2018-04-30	24	14	多云	南风	3-4级	62	良	2

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Pandas查询数据df.query的使用

使用dataframe条件表达式查询

复杂条件查询

使用df.query可以简化查询

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