Python|使用 Pandas .query() 方法过滤数据
Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas是使导入和分析数据变得更加容易的软件包之一。
分析数据需要大量的过滤操作。 Pandas 提供了许多过滤数据框的方法， Dataframe.query()就是其中之一。
Syntax: DataFrame.query(expr, inplace=False, **kwargs)
Parameters:
expr: Expression in string form to filter data.
inplace: Make changes in the original data frame if True
kwargs: Other keyword arguments.
Return type: Filtered Data frame
要下载使用的 CSV 文件，请单击此处。
注意： Dataframe.query()方法仅在列名没有任何空格时才有效。所以在应用该方法之前，列名中的空格被替换为'_'
示例 #1：单一条件过滤
在这个例子中，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 Senior Management 为 True 的行。 _method_0.jpg)
示例 #2：多条件过滤
在此示例中，已根据多个条件过滤了数据框。在应用 query() 方法之前，列名中的空格已替换为“_”。
# 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。 _method_1.jpg)