python dataframe 数据筛选/查询小案例

最新推荐文章于 2025-11-23 23:09:19 发布

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#python #数据挖掘 #数据分析

本文通过实例展示了使用Pandas库在Python中筛选数据的多种方法，包括filter、map、apply、query和eval等函数的运用，帮助读者加深对数据查询和筛选的理解。文章覆盖了基于字符串长度和首字母的筛选操作，旨在提升数据处理能力。

文章目录

一、导入库
二、构建数据集 dataframe
三、小案例

一、导入库

import random
import pinyin
import pandas as pd

二、构建数据集 dataframe

names = ['南宫婉','雅菲','余靖秋','姜立','小舞','胡列娜','比比东','云韵','美杜莎','焰灵姬']
df = pd.DataFrame(
    {
        "name"  :names,
        "age"   :[random.randint(18,25) for i in range(len(names))],
        "height":[round(random.uniform(1.6,1.75),2) for i in range(len(names))],
        "weight":[random.randint(45,50) for i in range(len(names))],
    }
)

在这里插入图片描述

三、小案例

问题：筛选 name 只含两个字的数据
结果应该为：

3.1 filter + isin

list_ = list(filter(lambda x:len(x)==2,df['name']))
df[df['name'].isin(list_)]

3.2 map

df[df['name'].map(len) == 2]

3.3 map + 自定义函数

既然用到自定义函数，那么我们换个问题：筛选出 name 首字母是 y 的数据
获取中文字母拼音：pinyin.get(“美杜莎”) --> měidùshā

df[df['name'].map(lambda x:pinyin.get(x)[0]) == "y"]

在这里插入图片描述

3.4 apply

同map

df[df['name'].apply(len) == 2]

3.5 apply + 自定义函数

参考 map + 自定义函数

df[df['name'].apply(lambda x:len(x)==2]

3.6 query

df.query("name.str.len()==2")

3.7 eval

df[df.eval("name.str.len()==2")]

3.8 更简洁

df[df.name.str.len()==2]

总结：经过本次小案例，大家会对数据查询/筛选有更进一步的认识，但还需要多多练习、总结经验