pandas dataframe dataframe.query() 函数-ag捕鱼王app官网

pandas.dataframe.query() 方法使用给定的查询表达式过滤调用者 dataframe 的行。

pandas.dataframe.query() 语法

dataframe.query(expr, inplace=false, **kwargs)

参数

返回值

如果 inplace 为 true，则返回过滤后的 dataframe；否则为 none。

示例代码：dataframe.query() 方法带单一条件

import pandas as pd
df = pd.dataframe({'x': [1, 2, 3,],
                   'y': [4, 1, 8]})
print("original dataframe:")
print(df)
filtered_df=df.query('x>1')
print("filtered dataframe:")
print(filtered_df)

输出：

original dataframe:
   x  y
0  1  4
1  2  1
2  3  8
filtered dataframe:
   x  y
1  2  1
2  3  8

它返回 dataframe，其中只有满足给定查询表达式的行，即只有列 x 的值大于 1 的行。

示例代码：当列名有空格时的 dataframe.query() 方法

在将此方法应用于 dataframe 之前，我们必须确保要查询的列名中没有任何空格。

如果我们的列名中有空格，我们可以使用反勾引号（`）。

import pandas as pd
df = pd.dataframe(
    {
        "x": [
            1,
            2,
            3,
        ],
        "y": [4, 1, 8],
        "a b": [3, 5, 7],
    }
)
print("original dataframe:")
print(df)
filtered_df = df.query("`a b`>5")
print("filtered dataframe:")
print(filtered_df)

输出：

original dataframe:
   x  y  a b
0  1  4    3
1  2  1    5
2  3  8    7
filtered dataframe:
   x  y  a b
2  3  8    7

这里，列名 a b 有空格。要对该列进行查询表达式，我们将列名用反引号括起来，否则会出现错误。

示例代码：dataframe.query() 方法有多个条件

import pandas as pd
df = pd.dataframe({'x': [1, 2, 3,],
                   'y': [4, 1, 8]})
print("original dataframe:")
print(df)
filtered_df=df.query('x>1' and 'y==1')
print("filtered dataframe:")
print(filtered_df)

输出：

original dataframe:
   x  y
0  1  4
1  2  1
2  3  8
filtered dataframe:
   x  y
1  2  1

如果我们希望根据多个条件过滤 dataframe，我们使用 and 操作符将多个查询表达式组合成一个复合查询表达式。

它给出的 dataframe 中，列 x 的值大于 1，列 y 的值等于 1 的行。

我们可以在调用 query() 方法后，通过设置 inplace=true 来修改原来的 dataframe。

import pandas as pd
df = pd.dataframe({'x': [1, 2, 3,],
                   'y': [4, 1, 8]})
filtered_df=df.query('x>1' and 'y==1',inplace=true)
print(df)

输出：

   x  y
1  2  1