Python |用熊猫过滤数据。查询()方法
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 Python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是那种让导入和分析数据变得容易得多的包之一。
分析数据需要大量的过滤操作。熊猫提供了许多过滤数据帧的方法，T2 就是其中之一。
语法: DataFrame.query(expr，inplace=False，**kwargs)
参数: 表达式:字符串形式的表达式过滤数据。 在位:如果为真，则对原始数据框进行更改 kwargs: 其他关键字参数。
返回类型:过滤数据帧
要下载使用的 CSV 文件，点击这里。
注意: Dataframe.query()方法只在列名没有空格的情况下有效。因此在应用该方法之前，列名中的空格被替换为“_”
示例#1: 单条件过滤
在本例中，数据是根据单个条件过滤的。在应用 query()方法之前，列名中的空格已被替换为“_”。
# importing pandas package
import pandas as pd
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("employees.csv")
# replacing blank spaces with '_'
data.columns =[column.replace(" ", "_") for column in data.columns]
# filtering with query method
data.query('Senior_Management == True', inplace = True)
# display
data
输出:
如输出图像所示，数据现在只有高管为真的行。
示例#2: 多条件过滤
在这个例子中，数据帧已经在多个条件下被过滤。在应用 query()方法之前，列名中的空格已被替换为“_”。
# importing pandas package
import pandas as pd
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("employees.csv")
# replacing blank spaces with '_'
data.columns =[column.replace(" ", "_") for column in data.columns]
# filtering with query method
data.query('Senior_Management == True
and Gender =="Male" and Team =="Marketing"
and First_Name =="Johnny"', inplace = True)
# display
data
输出:
如输出图像所示，根据应用的过滤器，只返回了两行。
