Pandas 实用技能，数据筛选 query 函数详细介绍

Pandas 可以说是实用数据筛选数详绍 在Python数据科学领域应用最为广泛的工具之一。Pandas是细介一种高效的数据处理库，它以 ​​dataframe​​ 和 ​​series​​ 为基本数据类型，实用数据筛选数详绍呈现出类似excel的细介二维数据。在数据处理过程中，实用数据筛选数详绍咱们经常会用到数据筛选，细介Pandas 中提供了数据筛选的实用数据筛选数详绍多种方法，这里，细介来给大家分享下 在Pandas中应用 ​​query​​ 函数来进行数据筛选。实用数据筛选数详绍​​query​​ 函数的细介一般用法如下：

df.query(expression)

文中的代码是在 Jupyter Notebook 中运行的（也可以是其他IDE），本次使用的实用数据筛选数详绍 Pandas 版本是 1.3.0 版，如下：

import pandas as pd

print(fpandas version: { pd.__version__})

# pandas version: 1.3.0rc1

在开始之前，细介先创建一份数据，实用数据筛选数详绍供后续使用：

data = {

brand:[Python数据之道,细介价值前瞻,菜鸟数据之道,Python,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)

df

数据如下：

常用方法

筛选 "brand" 列中值为 "Python数据之道" 的行，如下：

df.query(brand == "Python数据之道")

结果如下：

说明一下，实用数据筛选数详绍上面代码中的单引号和双引号是可以互换的，下面的亿华云写法，其结果也是一样的：

df.query(" brand == Python数据之道 ")

上面用 query 函数筛选数据，用下面的方法也是可以实现的：

df[df[brand]=="Python数据之道"]

上面是筛选字符串的值，也可以是筛选数字，如下：

通过数学表达式筛选

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。

示例如下：

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：

# 通过变量来筛选数据，在变量前使用 @ 符号即可

name = Python数据之道

df.query(brand == @name)

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：

# 需要注意下 双引号 和 单引号的分开使用

df.query(brand in ["Python数据之道","价值前瞻"])

# df.query("brand in [Python数据之道,价值前瞻]")

多条件筛选

有很多情况下，咱们需要通过多个条件来筛选数据，高防服务器query 函数支持多种条件的组合，

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

示例如下：

列名称有空格的情况

当 dataframe 的列名称中有空格或其他特殊符号的时候，需要使用 ​​反引号（backtick mark）​​，即键盘ESC键下面的按键(就是键盘上第二排第一个按键，有‘~’这个符号的按键) 来将列名包裹起来，示例如下：

df.query("`till years` < 5")

注意，如果使用单引号，将会报错，如下：

筛选后选取数据列

在数据筛选后，还可以选择需要的数据列，如下：

小结

以上就是关于 Pandas 中 query 函数的主要内容介绍，应用 query函数进行数据筛选，其语言还是比较简洁的，尤其是当条件比较多的时候，会显得更优雅。

比如下面的对比，服务器托管假设都是三个筛选条件（假设数据量较多，符合的结果也较多）：

没有使用query函数时​

df[(df[brand]=="Python数据之道") & (df[A] >2) & (df[C] >4)]

可以看出上面的表达式是比较长的，略显繁琐。

使用query函数时​

df.query(" brand == Python数据之道 & A>2 & C>4 ")

相对来说，使用query 函数会显得更加简洁，如果觉得这个功能不错，就赶紧用起来吧~~