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这篇文章主要讲解了“Python中怎么使用query()进行优雅的查询”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Python中怎么使用query()进行优雅的查询”吧!
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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!
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 9
1、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 9
2、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。
感谢各位的阅读,以上就是“Python中怎么使用query()进行优雅的查询”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Python中怎么使用query()进行优雅的查询这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!