对于 Pandas 根据条件获取指定数据，相信大家都能够轻松的写出相应代码，但是如果你还没用过 query，相信你会被它的简洁所折服！
常规用法
先创建一个 DataFrame。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{'A': ['e', 'd', 'c', 'b', 'a'],
'B': ['f', 'b', 'c', 'd', 'e'],
'C': range(0, 10, 2),
'D': range(10, 0, -2),
'E.E': range(10, 5, -1)})我们现在选取 A列字母出现在B列 的所有行。先看两种常见写法。
>>> df[df['A'].isin(df['B'])] A B C D E.E 0 e f 0 10 10 1 d b 2 8 9 2 c c 4 6 8 3 b d 6 4 7 >>> df.loc[df['A'].isin(df['B'])] A B C D E.E 0 e f 0 10 10 1 d b 2 8 9 2 c c 4 6 8 3 b d 6 4 7
下面使用 query() 来实现。
>>> df.query(A in B) A B C D E.E 0 e f 0 10 10 1 d b 2 8 9 2 c c 4 6 8 3 b d 6 4 7
可以看到使用 query 后的代码简洁易懂，并且它对于内存的消耗也更小。
多条件查询
选取 A列字母出现在B列，并且C列小于D列 的所有行。
>>> df.query('A in B and C < D')
A B C D E.E
0 e f 0 10 10
1 d b 2 8 9
2 c c 4 6 8这里 and 也可以用 & 表示。
引用变量
表达式中也可以使用外部定义的变量，在变量名前用@标明。
>>> number = 5
>>> df.query('A in B & C > @number')
A B C D E.E
3 b d 6 4 7索引选取
选取 A列字母出现在B列，并且索引大于2 的所有行。
>>> df.query('A in B and index > 2')
A B C D E.E
3 b d 6 4 7多索引选取
创建一个两层索引的 DataFrame。
>>> import numpy as np
>>> colors = ['yellow']*3 + ['red']*2
>>> rank = [str(i) for i in range(5)]
>>> index = pd.MultiIndex.from_arrays([colors, rank], names=['color', 'rank'])
>>> df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(5, 2),columns=['A', 'B'] , index=index)
>>> df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(5, 2),columns=['A', 'B'] , index=index)
>>> df
A B
color rank
yellow 0 0 1
1 2 3
2 4 5
red 3 6 7
4 8 91、当有多层索引有名称时，通过索引名称直接选取。
>>> df.query(color == 'red')
A B
color rank
red 3 6 7
4 8 92、当有多层索引无名时，通过索引级别来选取。
>>> df.index.names = [None, None]
>>> df.query(ilevel_0 == 'red')
A B
red 3 6 7
4 8 9
>>> df.query(ilevel_1 == '4')
A B
red 4 8 9特殊字符
对于列名中间有空格或运算符等其他特殊符号，需要使用反引号 ``。
>>> df.query('A == B | (C + 2 > `E.E`)')
A B C D E.E
2 c c 4 6 8
3 b d 6 4 7
4 a e 8 2 6总的来说，query() 用法比较简单，可以快速上手，代码可读性也提高了不少。
【相关推荐：Python3视频教程 】
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。