Pandas使用query()优雅的查询实例

 更新时间:2022年01月24日 16:44:38   作者:Dream丶Killer  
本文主要介绍了Pandas使用query()优雅的查询实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

对于 Pandas 根据条件获取指定数据,相信大家都能够轻松的写出相应代码,但是如果你还没用过 query,相信你会被它的简洁所折服!

常规用法

先创建一个 DataFrame。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {'A': ['e', 'd', 'c', 'b', 'a'],
     'B': ['f', 'b', 'c', 'd', 'e'],
     'C': range(0, 10, 2),
     'D': range(10, 0, -2),
     'E.E': range(10, 5, -1)})

我们现在选取 A列字母出现在B列 的所有行。先看两种常见写法。

>>> df[df['A'].isin(df['B'])]
   A  B  C   D  E.E
0  e  f  0  10   10
1  d  b  2   8    9
2  c  c  4   6    8
3  b  d  6   4    7
>>> df.loc[df['A'].isin(df['B'])]
   A  B  C   D  E.E
0  e  f  0  10   10
1  d  b  2   8    9
2  c  c  4   6    8
3  b  d  6   4    7

下面使用 query() 来实现。

>>> df.query("A in B")
   A  B  C   D  E.E
0  e  f  0  10   10
1  d  b  2   8    9
2  c  c  4   6    8
3  b  d  6   4    7

可以看到使用 query 后的代码简洁易懂,并且它对于内存的消耗也更小。

多条件查询

选取 A列字母出现在B列,并且C列小于D列 的所有行。

>>> df.query('A in B and C < D')
   A  B  C   D  E.E
0  e  f  0  10   10
1  d  b  2   8    9
2  c  c  4   6    8

这里 and 也可以用 & 表示。

引用变量

表达式中也可以使用外部定义的变量,在变量名前用@标明。

>>> number = 5
>>> df.query('A in B & C > @number')
   A  B  C  D  E.E
3  b  d  6  4    7

索引选取

选取 A列字母出现在B列,并且索引大于2 的所有行。

>>> df.query('A in B and index > 2')
   A  B  C  D  E.E
3  b  d  6  4    7

多索引选取

创建一个两层索引的 DataFrame。

>>> import numpy as np
>>> colors = ['yellow']*3 + ['red']*2
>>> rank = [str(i) for i in range(5)]
>>> index = pd.MultiIndex.from_arrays([colors, rank], names=['color', 'rank'])
>>> df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(5, 2),columns=['A', 'B'] , index=index)
>>> df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(5, 2),columns=['A', 'B'] , index=index)
>>> df
             A  B
color  rank      
yellow 0     0  1
       1     2  3
       2     4  5
red    3     6  7
       4     8  9

1.当有多层索引有名称时,通过索引名称直接选取。

>>> df.query("color == 'red'")
            A  B
color rank      
red   3     6  7
      4     8  9

2.当有多层索引无名时,通过索引级别来选取。

>>> df.index.names = [None, None]
>>> df.query("ilevel_0 == 'red'")
       A  B
red 3  6  7
    4  8  9
>>> df.query("ilevel_1 == '4'")
       A  B
red 4  8  9

特殊字符

对于列名中间有空格或运算符等其他特殊符号,需要使用反引号 ``。

>>> df.query('A == B | (C + 2 > `E.E`)')
   A  B  C  D  E.E
2  c  c  4  6    8
3  b  d  6  4    7
4  a  e  8  2    6

总的来说,query() 用法比较简单,可以快速上手,代码可读性也提高了不少。

到此这篇关于Pandas使用query()优雅的查询实例的文章就介绍到这了,更多相关Pandas query()查询内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

您可能感兴趣的文章:

相关文章

  • python 实现的IP 存活扫描脚本

    python 实现的IP 存活扫描脚本

    这篇文章主要介绍了python 实现的IP 存活扫描脚本,帮助大家更好的理解和使用python,感兴趣的朋友可以了解下
    2020-12-12
  • Pygame实战之实现扎气球游戏

    Pygame实战之实现扎气球游戏

    这篇文章主要为大家介绍了利用Python中的Pygame模块实现的一个扎气球游戏,文中的示例代码讲解详细,对我们了解Pygame模块有一定的帮助,感兴趣的可以学习一下
    2021-12-12
  • Python logging日志库空间不足问题解决

    Python logging日志库空间不足问题解决

    这篇文章主要介绍了Python logging日志库空间不足问题解决,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
  • 深度剖析使用python抓取网页正文的源码

    深度剖析使用python抓取网页正文的源码

    平时打开一个网页,除了文章的正文内容,通常会有一大堆的导航,广告和其他方面的信息。本文的目的,在于说明如何从一个网页中提取出文章的正文内容,而过渡掉其他无关的的信息。
    2014-06-06
  • Python判断telnet通不通的实例

    Python判断telnet通不通的实例

    今天小编就为大家分享一篇Python判断telnet通不通的实例,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
    2019-01-01
  • Python基础类继承重写实现原理解析

    Python基础类继承重写实现原理解析

    这篇文章主要介绍了Python基础类继承重写实现原理解析,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
    2020-04-04
  • Python实现桶排序与快速排序算法结合应用示例

    Python实现桶排序与快速排序算法结合应用示例

    这篇文章主要介绍了Python实现桶排序与快速排序算法结合应用,结合实例形式分析了Python快速排序及桶排序结合应用的相关实现技巧,需要的朋友可以参考下
    2017-11-11
  • Python嵌入C/C++进行开发详解

    Python嵌入C/C++进行开发详解

    在本篇文章里小编给大家分享了关于Python嵌入C/C++进行开发的相关知识点内容,有兴趣的朋友们可以参考下。
    2020-06-06
  • 使用python生成定制化词云的代码示例

    使用python生成定制化词云的代码示例

    词云,作为一种流行的数据可视化形式,能够将大量文本数据中的关键词以视觉化的方式呈现,让我们迅速捕捉到文本的核心,本文将通过Python编程语言,使用jieba和wordcloud库,生成一个具有特定形状的词云,需要的朋友可以参考下
    2024-09-09
  • Python脚本操作Excel实现批量替换功能

    Python脚本操作Excel实现批量替换功能

    这篇文章主要介绍了Python脚本操作Excel实现批量替换功能,本文使用的是Openpyxl工具,通过实例截图给大家讲解的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2019-11-11

最新评论