Dataframe根据给定范围取行数据的几种方法

最新推荐文章于 2024-12-17 19:58:16 发布

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分类专栏： Python学习日志文章标签：大数据 python

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本文介绍了使用Python的Pandas库进行数据筛选的多种方法，包括布尔索引、apply函数及query方法等，并通过实例展示了如何高效地从DataFrame中选取特定年龄区间的数据。

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如取出下列dataframe的14<age<23，可以通过设置条件来进行布尔索引，也可以用query直接索引

或者利用apply函数。如

df1 = pd.DataFrame({'name': ['tom', 'jack', 'lili', 'nick'], 'sex': ['male', 'male', 'female', 'male'], 'age': [14, 23, 21, 34]})
print('一')
print(df1[df1['age'] < 23][df1[df1['age'] <23]['age'] > 14])
print('二')
print(df1.loc[df1['age'].apply(lambda x: 14 < x < 23)])
print('三')
print(df1.query('14 < age < 23'))
print('四')
print(df1[(df1.age < 23) & (df1.age > 14)])
print('五')
print(df1[df1['age'].between(left = 14, right = 23, inclusive = 'neither')])

其中一、二、四、五都是通过制造布尔类型的series来进行索引；且二则是通过apply来对数据类型为series的df1['age']将给定范围内的行索引设为True，然后使用loc方法来取出数据