Pandas数据查询的集中实现方法

更新时间：2023年02月27日 16:20:35 作者：柒月烈阳

本文主要介绍了Pandas数据查询的集中实现方法，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

Pandas查询数据的几种方法

df.loc方法，根据行、列的标签值查询
df.iloc方法，根据行、列的数字位置查询
df.where方法
df.query方法

.loc既能查询，又能覆盖写入，强烈推荐！

Pandas使用df.loc查询数据的方法

使用单个label值查询数据
使用值列表批量查询
使用数值区间进行范围查询
使用条件表达式查询
调用函数查询

以上查询方法，既使用与行，也适用于列

降维：DataFrame>Series>值

0、进行数据预处理

import pandas as pd

df = pd.read_csv("E:\Python\dataAnalysis\spider\dataFile\weatherData.csv")
# 设置索引为日期
df.set_index("日期", inplace=True)
# print(df.index)
print(df.head())
# 对最高气温和最低气温进行数值改变
try:
    df.loc[:, "最高气温"] = df["最高气温"].str.replace("℃", "").astype("int32")
    df.loc[:, "最低气温"] = df["最低气温"].str.replace("℃", "").astype("int32")
    print(df.head())
except Warning as dw:
    # print(dw)
    pass

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-7QxKZpwB-1677415727650)(file://C:\Users\82391\AppData\Roaming\marktext\images\2023-02-24-16-05-17-image.png?msec=1677399444378)]$

1、使用单个label值查询数据

行或者列，都可以只传入单个值，实现精确匹配

# 使用单个label值查询数据
print(df.loc['2022-12-05 星期一', ['天气', '风向']])
print(type(df.iloc[12]))

在这里插入图片描述

2、使用值列表批量查询

# 使用值列表批量查询
print(df.loc[['2022-12-04 星期日', '2022-12-05 星期一']])

在这里插入图片描述

3、使用数值区间进行范围查询

区间：包含开始，也包含结束

# 使用数值区间进行范围查询
print(df.loc['2022-12-04 星期日':'2022-12-07 星期二', '最高气温':'天气'])

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Hz1fbXlu-1677415727653)(file://C:\Users\82391\AppData\Roaming\marktext\images\2023-02-24-17-22-29-image.png?msec=1677399444379)]$

4、使用条件表达式查询

bool列表的长度得等于行数或者列数

# 使用条件表达式查询
print(df.loc[df["最高气温"] > 7, :])

在这里插入图片描述

5、调用函数查询

# 调用函数查询
print(df.loc[lambda df: (df["最高气温"] < 20) & (df["最低气温"] >= 0), :])

到此这篇关于Pandas数据查询的集中实现方法的文章就介绍到这了,更多相关Pandas数据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！

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