📚【Python】进阶学习:pandas--query()用法详解
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🌵文章目录🌵
- 🔍一、pandas库简介
- 😊二、query()方法基础
-
- [📋 示例1:基本用法](#📋 示例1:基本用法)
- 😊三、高级用法与技巧
-
- [📋 示例2:使用逻辑运算符](#📋 示例2:使用逻辑运算符)
- [📋 示例3:使用字符串方法](#📋 示例3:使用字符串方法)
- 😉四、结合其他pandas功能
-
- [📋 示例4:结合groupby()](#📋 示例4:结合groupby())
- 🌈五、总结
- 🤝六、期待与你共同进步
🔍一、pandas库简介
pandas是Python中一个非常流行的数据处理库,它提供了大量的数据结构(如Series和DataFrame)以及数据分析工具,使得数据处理变得既简单又高效。在pandas中,query()
方法是一个功能强大的函数,允许用户通过字符串表达式来筛选DataFrame中的数据。
😊二、query()方法基础
query()
方法允许你使用字符串表达式来筛选DataFrame的行。这个表达式类似于你在Python中使用的常规表达式,但是它专门针对DataFrame的列名和值。
📋 示例1:基本用法
python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {
'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8],
'C': ['p', 'q', 'r', 's']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用query()方法筛选A列大于2的行
filtered_df = df.query('A > 2')
print(filtered_df)
输出:
c
A B C
2 3 7 r
3 4 8 s
😊三、高级用法与技巧
query()
方法不仅限于简单的比较操作,你还可以使用逻辑运算符(如&
、|
)和更复杂的表达式来筛选数据。
📋 示例2:使用逻辑运算符
python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {
'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8],
'C': ['p', 'q', 'r', 's']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 筛选A列大于2且B列小于等于7的行
filtered_df = df.query('A > 2 and B <= 7')
print(filtered_df)
输出:
c
A B C
2 3 7 r
📋 示例3:使用字符串方法
python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {
'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8],
'C': ['p', 'qu', 'r', 's']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 筛选C列以'q'开头的行
filtered_df = df.query('C.str.startswith("q")')
print(filtered_df)
输出:
c
A B C
1 2 6 qu
😉四、结合其他pandas功能
query()
方法还可以与其他pandas功能(如groupby()
、sort_values()
等)结合使用,以执行更复杂的数据操作。
📋 示例4:结合groupby()
python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {
'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4],
'B': [5, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 9],
'C': ['p', 'q', 'r', 's', 'p', 'q', 'r', 's']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 按A列分组,并在每个组内筛选B列的最大值
grouped_df = df.groupby('A').apply(lambda x: x.query('B == B.max()'))
print(grouped_df)
输出:
c
A B C
A
1 1 1 6 q
2 3 2 7 s
3 5 3 8 q
4 7 4 9 s
🌈五、总结
query()
方法是pandas库中一个强大而灵活的工具,它允许你使用易读的字符串表达式来筛选DataFrame中的数据。通过结合逻辑运算符和字符串方法,你可以执行复杂的数据筛选操作。然而,在处理大型数据集时,你应该注意性能问题,并考虑使用其他筛选方法。
🤝六、期待与你共同进步
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