Pandas实用技能，数据筛选query函数详细介绍

最新推荐文章于 2025-02-25 00:29:07 发布

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#数据可视化 #编程语言 #人工智能 #数据分析 #数据挖掘

本文介绍了Pandas中query函数的使用方法，包括通过数学表达式、变量、列表和多条件筛选数据，以及处理列名称有空格的情况，并展示了筛选后的数据列选取。query函数简化了复杂的数据筛选操作，提高了数据处理效率。

来源：Python数据之道 (ID:PyDataLab)

作者：阳哥

大家好，我是阳哥。

Pandas 可以说是在Python数据科学领域应用最为广泛的工具之一。

Pandas是一种高效的数据处理库，它以 dataframe 和 series 为基本数据类型，呈现出类似excel的二维数据。

在数据处理过程中，咱们经常会用到数据筛选，Pandas 中提供了数据筛选的多种方法，这里，阳哥来给大家分享下在Pandas中应用 query 函数来进行数据筛选。

query 函数的一般用法如下：

df.query('expression')

文中的代码是在 Jupyter Notebook 中运行的（也可以是其他IDE），本次使用的 Pandas 版本是 1.3.0 版，如下：

import pandas as pd


print(f'pandas version: {pd.__version__}')

# pandas version: 1.3.0rc1

在开始之前，先创建一份数据，供后续使用：

data = {
    'brand':['Python数据之道','价值前瞻','菜鸟数据之道','Python','Java'],
    'A':[10,2,5,20,16],
    'B':[4,6,8,12,10],
    'C':[8,12,18,8,2],
    'D':[6,18,14,6,12],
    'till years':[4,1,1,30,30]
}

df = pd.DataFrame(data=data)
df

数据如下：

常用方法

筛选 "brand" 列中值为 "Python数据之道" 的行，如下：

df.query('brand == "Python数据之道"')

结果如下：

说明一下，上面代码中的单引号和双引号是可以互换的，下面的写法，其结果也是一样的：

df.query(" brand == 'Python数据之道' ")

上面用

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