【Python】进阶学习：pandas--query()用法详解

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📚【Python】进阶学习：pandas–query()用法详解

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🔍一、pandas库简介

  pandas是Python中一个非常流行的数据处理库，它提供了大量的数据结构（如Series和DataFrame）以及数据分析工具，使得数据处理变得既简单又高效。在pandas中，query()方法是一个功能强大的函数，允许用户通过字符串表达式来筛选DataFrame中的数据。

😊二、query()方法基础

  query()方法允许你使用字符串表达式来筛选DataFrame的行。这个表达式类似于你在Python中使用的常规表达式，但是它专门针对DataFrame的列名和值。

📋 示例1：基本用法

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': ['p', 'q', 'r', 's']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用query()方法筛选A列大于2的行
filtered_df = df.query('A > 2')
print(filtered_df)

输出：

   A  B  C
2  3  7  r
3  4  8  s

😊三、高级用法与技巧

  query()方法不仅限于简单的比较操作，你还可以使用逻辑运算符（如&、|）和更复杂的表达式来筛选数据。

📋 示例2：使用逻辑运算符

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': ['p', 'q', 'r', 's']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 筛选A列大于2且B列小于等于7的行
filtered_df = df.query('A > 2 and B <= 7')
print(filtered_df)

输出：

   A  B  C
2  3  7  r

📋 示例3：使用字符串方法

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': ['p', 'qu', 'r', 's']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 筛选C列以'q'开头的行
filtered_df = df.query('C.str.startswith("q")')
print(filtered_df)

输出：

   A  B   C
1  2  6  qu

😉四、结合其他pandas功能

  query()方法还可以与其他pandas功能（如groupby()、sort_values()等）结合使用，以执行更复杂的数据操作。

📋 示例4：结合groupby()

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4],
    'B': [5, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 9],
    'C': ['p', 'q', 'r', 's', 'p', 'q', 'r', 's']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按A列分组，并在每个组内筛选B列的最大值
grouped_df = df.groupby('A').apply(lambda x: x.query('B == B.max()'))
print(grouped_df)

输出：

     A  B  C
A           
1 1  1  6  q
2 3  2  7  s
3 5  3  8  q
4 7  4  9  s

🌈五、总结

  query()方法是pandas库中一个强大而灵活的工具，它允许你使用易读的字符串表达式来筛选DataFrame中的数据。通过结合逻辑运算符和字符串方法，你可以执行复杂的数据筛选操作。然而，在处理大型数据集时，你应该注意性能问题，并考虑使用其他筛选方法。

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