脚本之家 服务器常用软件
快捷导航
您的位置：首页 → 脚本专栏 → python → pandas数据筛选和csv操作

pandas数据筛选和csv操作的实现方法

 更新时间：2019年07月02日 14:49:57   作者：Fate0729  
这篇文章主要介绍了pandas数据筛选和csv操作的实现方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

1. 数据筛选

 a b c
0 0 2 4
1 6 8 10
2 12 14 16
3 18 20 22
4 24 26 28
5 30 32 34
6 36 38 40
7 42 44 46
8 48 50 52
9 54 56 58

（1）单条件筛选

df[df['a']>30]
# 如果想筛选a列的取值大于30的记录,但是之显示满足条件的b，c列的值可以这么写
df[['b','c']][df['a']>30]
# 使用isin函数根据特定值筛选记录。筛选a值等于30或者54的记录
df[df.a.isin([30, 54])]

（2）多条件筛选

可以使用&（并）与| （或）操作符或者特定的函数实现多条件筛选

# 使用&筛选a列的取值大于30，b列的取值大于40的记录
df[(df['a'] > 30) & (df['b'] > 40)]

（3）索引筛选

a. 切片操作

df[行索引，列索引]或df[[列名1，列名2]]

#使用切片操作选择特定的行
df[1:4]
#传入列名选择特定的列
df[['a','c']]

b. loc函数

当每列已有column name时，用 df [ ‘a' ] 就能选取出一整列数据。如果你知道column names 和index，且两者都很好输入，可以选择 .loc同时进行行列选择。

In [28]: df.loc[0,'c']
Out[28]: 4

In [29]: df.loc[1:4,['a','c']]
Out[29]:
 a c
1 6 10
2 12 16
3 18 22
4 24 28

In [30]: df.loc[[1,3,5],['a','c']]
Out[30]:
 a c
1 6 10
3 18 22
5 30 34

c. iloc函数

如果column name太长，输入不方便，或者index是一列时间序列，更不好输入，那就可以选择 .iloc了，该方法接受列名的index,iloc 使得我们可以对column使用slice（切片）的方法对数据进行选取。这边的 i 我觉得代表index，比较好记点。

In [35]: df.iloc[0,2]
Out[35]: 4

In [34]: df.iloc[1:4,[0,2]]
Out[34]:
 a c
1 6 10
2 12 16
3 18 22

In [36]: df.iloc[[1,3,5],[0,2]]
Out[36]:
 a c
1 6 10
3 18 22
5 30 34

In [38]: df.iloc[[1,3,5],0:2]
Out[38]:
 a b
1 6 8
3 18 20
5 30 32

d. ix函数

ix的功能更加强大，参数既可以是索引，也可以是名称，相当于，loc和iloc的合体。需要注意的是在使用的时候需要统一，在行选择时同时出现索引和名称， 同样在同行选择时同时出现索引和名称。

df.ix[1:3,['a','b']]
Out[41]:
 a b
1 6 8
2 12 14
3 18 20

In [42]: df.ix[[1,3,5],['a','b']]
Out[42]:
 a b
1 6 8
3 18 20
5 30 32

In [45]: df.ix[[1,3,5],[0,2]]
Out[45]:
 a c
1 6 10
3 18 22
5 30 34

e. at函数

根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素，选择列时仅支持列名。

In [46]: df.at[3,'a']
Out[46]: 18

f. iat函数

与at的功能相同，只使用索引参数

In [49]: df.iat[3,0]
Out[49]: 18

2. csv操作

csv文件内容

Supplier Name,Invoice Number,Part Number,Cost,Purchase Date
Supplier X,001-1001,2341,$500.00 ,1/20/14
Supplier X,001-1001,2341,$500.00 ,1/20/14
Supplier X,001-1001,5467,$750.00 ,1/20/14
Supplier X,001-1001,5467,$750.00 ,1/20/14
Supplier Y,50-9501,7009,$250.00 ,1/30/14
Supplier Y,50-9501,7009,$250.00 ,1/30/14
Supplier Y,50-9505,6650,$125.00 ,2002/3/14
Supplier Y,50-9505,6650,$125.00 ,2002/3/14
Supplier Z,920-4803,3321,$615.00 ,2002/3/14
Supplier Z,920-4804,3321,$615.00 ,2002/10/14
Supplier Z,920-4805,3321,$615.00 ,2/17/14
Supplier Z,920-4806,3321,$615.00 ,2/24/14

（1）csv文件读写

关于read_csv函数中的参数说明参考博客：https://www.jb51.net/article/164445.htm

import pandas as pd

# 读写csv文件
df = pd.read_csv("supplier_data.csv")
df.to_csv("supplier_data_write.csv",index=None)

（2）筛选特定的行

#Supplier Nmae列中姓名包含'Z'，或者Cost列中的值大于600
print(df[df["Supplier Name"].str.contains('Z')])
print(df[df['Cost'].str.strip('$').astype(float) > 600])
print(df.loc[(df["Supplier Name"].str.contains('Z'))|(df['Cost'].str.strip('$').astype(float) > 600.0),:])

#行中的值属于某个集合
li = [2341,6650]
print(df[df['Part Number'].isin(li)])
print(df.loc[df['Part Number'].astype(int).isin(li),:])

#行中的值匹配某个模式
print(df[df['Invoice Number'].str.startswith("001-")])

 （3）选取特定的列

#选取特定的列
#列索引值,打印1，3列
print(df.iloc[:,1:4:2])
#列标题打印
print(df.loc[:,["Invoice Number", "Part Number"]])
#选取连续的行
print(df.loc[1:4,:])

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

您可能感兴趣的文章:

相关文章

  • Python使用JDAudioCrawler将下载的音频存储到本地

    Python使用JDAudioCrawler将下载的音频存储到本地

    在当今数字化时代,音频数据的获取和处理变得越来越重要,本文将访问网易云音乐为案例,介绍如何使用JDAudioCrawler这个强大的工具,将音频数据存储下载到本地存储中,需要的可以了解下
    2023-10-10
  • Python学习之用pygal画世界地图实例

    Python学习之用pygal画世界地图实例

    这篇文章主要介绍了Python学习之用pygal画世界地图实例，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。
    2017-12-12
  • Python中asyncio的多种用法举例(异步同步)

    Python中asyncio的多种用法举例(异步同步)

    这篇文章主要给大家介绍了关于Python中asyncio的多种用法,包括顺序执行非异步任务、顺序执行异步任务、并行执行异步任务以及并行执行非异步任务,通过使用asyncio模块,可以有效地提高程序的执行效率,尤其是在处理I/O密集型任务时,需要的朋友可以参考下
    2024-11-11
  • PyQt4 treewidget 选择改变颜色,并设置可编辑的方法

    PyQt4 treewidget 选择改变颜色,并设置可编辑的方法

    今天小编就为大家分享一篇PyQt4 treewidget 选择改变颜色,并设置可编辑的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-06-06
  • Python类的继承和多态代码详解

    Python类的继承和多态代码详解

    这篇文章主要介绍了Python类的继承和多态代码详解，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2017-12-12
  • Python实现迪杰斯特拉算法过程解析

    Python实现迪杰斯特拉算法过程解析

    这篇文章主要介绍了Python实现迪杰斯特拉算法过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-09-09
  • Python实现方便使用的级联进度信息实例

    Python实现方便使用的级联进度信息实例

    这篇文章主要介绍了Python实现方便使用的级联进度信息,实例分析了Python显示级联进度信息的相关技巧,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下
    2015-05-05
  • Python实现查询剪贴板自动匹配信息的思路详解

    Python实现查询剪贴板自动匹配信息的思路详解

    这篇文章主要介绍了Python实现查询剪贴板自动匹配信息，本文通过示例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2021-07-07
  • django-crontab 定时执行任务方法的实现

    django-crontab 定时执行任务方法的实现

    这篇文章主要介绍了django-crontab 定时执行任务方法的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-09-09
  • python中range和xrange的区别(python2和python3)

    python中range和xrange的区别(python2和python3)

    在Python中,range() 和 xrange() 函数在早期的Python版本（Python 2）中扮演着不同的角色,但在Python 3中,xrange() 已经被移除,并被 range() 取代,下面就来介绍一下,感兴趣的可以了解一下
    2025-04-04

最新评论