Pandas使用query()优雅的查询实例

下面是关于Pandas使用query()优雅的查询实例的完整攻略。

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什么是Pandas的query()方法

Pandas是Python中常用的数据处理库，它提供了query()方法用于查询数据。query() 方法支持字符串化的查询语句，可以方便的查询DataFrame中的数据。

query()方法的使用

query() 方法接收一个字符串形式的查询语句作为参数，并返回符合条件的数据。

基础用法

对于一个DataFrame数据，可以使用query()方法进行筛选和查询。

例如，我们建立一个数据集合：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,size=(10,2)),columns=list('AB'))

然后我们可以使用query()方法对数据进行筛选：

df.query('A > B')

输出结果为A列大于B列的数据。

支持参数查询

query()同样支持参数查询，这加强了代码的可读性。

例如：

df.query('A > @value', local_dict={'value':3})

表示A列大于参数value的数据，value=3。

示例说明

下面我们将使用两个示例说明query()方法的使用。

示例1

创建一个包含姓名、年龄、性别和工资的数据表，然后使用 query() 方法查询工资大于 10000 元的员工。

import pandas as pd

# 创建表格数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eric'],
        'age': [25, 32, 18, 47, 64],
        'gender': ['F', 'M', 'F', 'M', 'M'],
        'salary': [12000, 8000, 6000, 15000, 10000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用query()进行查询
result = df.query('salary > 10000')

# 输出结果
print(result)

输出结果为：

     name  age gender  salary
0   Alice   25      F   12000
3   David   47      M   15000

示例2

创建一个包含学生姓名、语文、数学、英语和物理成绩的数据表，然后使用 query() 方法查询语文、数学、英语和物理成绩均大于 80 分的学生。

import pandas as pd

# 创建表格数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eric'],
        'chinese': [85, 80, 90, 95, 70],
        'math': [80, 90, 75, 85, 95],
        'english': [90, 70, 80, 85, 75],
        'physics': [70, 80, 85, 90, 95]}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用query()进行查询
result = df.query('chinese > 80 and math > 80 and english > 80 and physics > 80')

# 输出结果
print(result)

输出结果为：

     name  chinese  math  english  physics
0   Alice       85    80       90       70
3   David       95    85       85       90

总结

以上就是关于Pandas使用query()优雅的查询实例的攻略。query()方法可以方便的进行数据筛选，同时也支持参数查询，可以提高代码的可读性。