python pandas query的使用方法
作者:soulsoul_god
前言:
Pandas 中应用 query 函数来进行数据筛选。
query 函数的一般用法如下:
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数据打印:\n", df, '\n') print('查找数据:\n', df.query('brand == "Python"'), '\n') print('查找数据:\n', df[df['brand'] == "Python"], '\n')
可以使用df.query('brand == "Python"')进行查找,也可以使用df[df['brand'] == "Python"]这种方式进行查找。
out:
df数据打印:
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
查找数据:
brand A B C D till years
0 Python 10 4 8 6 4
查找数据:
brand A B C D till years
0 Python 10 4 8 6 4
通过数学表达式来筛选:
除了直接通过等于某个值来筛选, query 函数还支持通过数学表达式来进行数据筛选,包括 > 、 < 、 + 、 - 、 * 、 / 等。
print('查找数据:\n', df.query('A > 15'), '\n')
out:
查找数据:
brand A B C D till years
3 C# 20 12 8 6 30
4 Java 16 10 2 12 30
通过变量筛选:
在程序比较长的时候,经常会使用变量来作为筛选条件, query 函数在使用变量作为判断标准时,通过在变量前面添加 @ 符号来实现,
示例如下:
name = 'Java' print('查找数据:\n', df.query('brand == @name'), '\n')
out:
查找数据:
brand A B C D till years
4 Java 16 10 2 12 30
通过列表数据筛选:
当需要在某列中筛选多个符合要求的值的时候,可以通过列表( list )来实现,示例如下:
name = ['Python', 'Java'] print('查找数据:\n', df.query('brand in @name'), '\n')
out:
查找数据:
brand A B C D till years
0 Python 10 4 8 6 4
4 Java 16 10 2 12 30
多条件筛选:
- 两者都需要满足的并列条件使用符号 & , 或单词 and
- 只需要满足其中之一的条件使用符号 | , 或单词 or
name = ['Python', 'Java'] print('查找数据:\n', df.query('brand in @name & A > 15'), '\n')
out:
查找数据:
brand A B C D till years
4 Java 16 10 2 12 30
列名称中有空格的情况,使用``进行处理:
使用引号处理的话,会报错。
print('查找数据:\n', df.query('`till years` > 10'), '\n')
out:
查找数据:
brand A B C D till years
3 C# 20 12 8 6 30
4 Java 16 10 2 12 30
筛选后选取数据列:
name = ['brand', 'A', 'B', 'till years'] print('查找数据:\n', df.query('`till years` > 10')[name], '\n')
out:
查找数据:
brand A B till years
3 C# 20 12 30
4 Java 16 10 30
总结:
当用到多条件筛选时,使用query就会显得简洁的多:
print(df[(df['brand'] == 'Python') & (df['A'] == 10) & (df['B'] == 4)]) print(df.query('brand == "Python" & A == 10 & B == 4'))
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