在Pandas中使用查询方法进行复杂条件的选择

在使用Pandas进行数据分析中，经常需要对数据进行筛选和选择操作。Pandas提供了比较灵活的查询方法，可以实现复杂条件的筛选和选择。本文将详细讲解在Pandas中如何使用查询方法进行复杂条件的选择。

DataFrame的查询方法

Pandas提供了两种查询方法，分别是query()和eval()方法。query()方法通常用于过滤数据，支持比较、逻辑和二元操作符。eval()方法通常用于计算新的表达式，支持与query()方法一样的操作符。

我们将以query()方法为例进行讲解。

使用query()方法进行复杂条件的选择

query()方法的语法如下：

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

其中，expr参数为字符串类型，表示查询条件。inplace参数表示是否在原数据上进行修改，默认为False。其他参数为可选参数。

常见的查询语法

1. 比较运算符：== (等于), !=（不等于），>（大于）, <（小于），>=（大于等于），<=（小于等于）。

例如，要选择df中column1列大于5的行，可以使用以下语句：

df.query('column1 > 5')

1. 逻辑运算符：and（与），or（或），not（非）。

例如，要选择df中column1列大于5并且column2列等于"A"的行，可以使用以下语句：

df.query('column1 > 5 and column2 == "A"')

1. 字符串方法：str.contains()（包含），str.startswith()（以什么开头），str.endswith()（以什么结尾）。

例如，要选择df中column1列包含字符串"hello"的行，可以使用以下语句：

df.query('column1.str.contains("hello")')

1. in运算符：in（在...中），not in（不在...中）。

例如，要选择df中column1列在列表[1,2,3]中的行，可以使用以下语句：

df.query('column1 in [1,2,3]')

复杂的查询语法

以上是常见的查询语法，下面将介绍一些复杂的查询语法：

1. 多条件的查询语法

多条件的查询语法通常使用圆括号进行分组，例如：

df.query('(column1 > 5 or column2 == "A") and column3 < 10')

1. 使用变量作为查询条件

有时候，我们需要使用变量作为查询条件。此时，需要在变量名前加上@符号。例如：

threshold = 5
df.query('column1 > @threshold')

1. 使用数据中的列名作为查询条件

有时候，我们需要使用数据中的列名作为查询条件。此时，需要使用@符号将列名括起来。例如：

df['name'] = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
df.query('column1 == @name')

此时，将选择column1列中值为"Alice"的行。

实例说明

下面给出一个实例说明。假设我们有一个学生信息表，其中包含学生的姓名、年龄、性别等基本信息。我们需要选择年龄大于18岁并且性别为女的学生。

先创建一个随机的学生信息表：

import pandas as pd
import numpy as np

names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva', 'Frank']
ages = np.random.randint(16, 25, size=len(names))
sexes = ['M', 'F', 'M', 'M', 'F', 'M']

df = pd.DataFrame({'name': names, 'age': ages, 'sex': sexes})

接下来，我们可以使用query()方法选择符合条件的学生：

result = df.query('age > 18 and sex == "F"')
print(result)

输出结果为：

     name  age sex
4     Eva   23   F