python数据框中列进行条件查询替换

本文介绍如何使用Python中的数据框方法map将一列中的字符串数据转换为数值型数据,以便于进一步的数据分析和建模。

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Python中数据框的方法map(function or dict)

Python中的数据框,在进行数据分析的时候或者建模的时候,可能会遇到某列的数据取值是字符串的形式。但是我们想把这种数据转变为数值型,方便我们下一步的建模需求。比如:在df数据框中存在一列名为 ‘age’,但是取值为 “中年”、“青年”、“老年”。我们想把这种字符串转换为1,2,3.

data['age1']=data['age'].map({'中年':1,'青年':2,'老年':3}) 
 #新添加了一列age1到数据框df,age1已经是转换后的数据。
### 如何在 Python Pandas 数据框中应用筛选条件 为了在 Python 的 `pandas` 库中的数据框 (DataFrame) 上应用筛选条件,可以采用多种方式来实现这一目标。下面展示几种常见的方法。 #### 使用布尔索引进行简单条件筛选 对于简单的单个条件筛选,可以直接利用布尔索引来获取满足特定逻辑表达式的行。例如,在给定的数据框上查找某城市中小于某个数值的所有记录: ```python import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=["sh", "bj", "sz", "gz"], index=["one", "two", "three", "four"]) filtered_df = df[df['sh'] < 8] # 找出 sh 小于 8 的所有行 print(filtered_df) ``` 此代码片段展示了如何创建一个 DataFrame 并对其执行基本的过滤操作[^1]。 #### 多重条件组合筛选 当需要同时考虑多个条件时,可以通过将各个条件用括号包围并以按位运算符 (`&`, `|`) 连接起来的方式构建更复杂的查询语句。这里给出一个多条件的例子: ```python complex_filtered_df = df[(df['sh'] > 2) & (df['bj'] <= 7)] # 同时满足 sh 大于 2 而且 bj 不大于等于 7 的行会被选出 print(complex_filtered_df) ``` 上述例子说明了怎样结合两个不同的条件来进行更加精确的选择。 #### 使用 `.query()` 方法简化复杂条件书写 除了传统的布尔索引外,Pandas 提供了一个更为直观的方法——`.query()` 函数,它允许用户以字符串形式输入 SQL 风格的查询命令,从而使得编写多层嵌套或涉及变量替换的情况变得更加容易理解: ```python variable_value = 5 result_with_query = df.query('sh > @variable_value and gz != 3') print(result_with_query) ``` 这段代码演示了使用外部定义好的变量作为参数参与内部比较的过程,并且支持不等关系的操作[^4]。
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