Pandas查询数据df.query的使用

目录

使用dataframe条件表达式查询

复杂条件查询

使用df.query可以简化查询

方法对比:
使用df[(df[“a”] > 3) & (df[“b”]<5)]的方式；
使用df.query(“a>3 & b<5”)的方式；

df = pd.read_csv("beijing_tianqi_2018.csv") df.head()  ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInfoaqiLevel01234

2018-01-01	3℃	-6℃	晴~多云	东北风	1-2级	59	良	2
2018-01-02	2℃	-5℃	阴~多云	东北风	1-2级	49	优	1
2018-01-03	2℃	-5℃	多云	北风	1-2级	28	优	1
2018-01-04	0℃	-8℃	阴	东北风	1-2级	28	优	1
2018-01-05	3℃	-6℃	多云~晴	西北风	1-2级	50	优	1

# 替换掉温度的后缀℃ df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32') df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32') 使用dataframe条件表达式查询

最低温度低于-10度的列表

df[df["yWendu"] < -10].head()  ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInfoaqiLevel222324359360

2018-01-23	-4	-12	晴	西北风	3-4级	31	优	1
2018-01-24	-4	-11	晴	西南风	1-2级	34	优	1
2018-01-25	-3	-11	多云	东北风	1-2级	27	优	1
2018-12-26	-2	-11	晴~多云	东北风	2级	26	优	1
2018-12-27	-5	-12	多云~晴	西北风	3级	48	优	1

复杂条件查询

注意，组合条件用&符号合并，每个条件判断都得带括号

## 查询最高温度小于30度，并且最低温度大于15度，并且是晴天，并且天气为优的数据 df[ (df["bWendu"]<=30) & (df["yWendu"]>=15) & (df["tianqi"]=='晴') & (df["aqiLevel"]==1)]  ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInfoaqiLevel235249

2018-08-24	30	20	晴	北风	1-2级	40	优	1
2018-09-07	27	16	晴	西北风	3-4级	22	优	1

使用df.query可以简化查询

形式：DataFrame.query(expr, inplace=False, **kwargs)

其中expr为要返回boolean结果的字符串表达式

形如：

df.query(‘a<100’)

df.query(‘a < b & b < c’)，或者df.query(’(a<b)&(b<c)’)

df.query可支持的表达式语法：

逻辑操作符: &, |, ~

比较操作符: <, <=, ==, !=, >=, >

单变量操作符: -

多变量操作符: +, -, *, /, %

df.query中可以使用@var的方式传入外部变量

df.query支持的语法来自NumExpr，地址：
https://numexpr.readthedocs.io/projects/NumExpr3/en/latest/index.html

查询最低温度低于-10度的列表

df.query("yWendu < 3").head(3)  ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInfoaqiLevel012

2018-01-01	3	-6	晴~多云	东北风	1-2级	59	良	2
2018-01-02	2	-5	阴~多云	东北风	1-2级	49	优	1
2018-01-03	2	-5	多云	北风	1-2级	28	优	1

查询最高温度小于30度，并且最低温度大于15度，并且是晴天，并且天气为优的数据

## 查询最高温度小于30度，并且最低温度大于15度，并且是晴天，并且天气为优的数据 df.query("bWendu<=30 & yWendu>=15 & tianqi=='晴' & aqiLevel==1")  ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInfoaqiLevel235249

2018-08-24	30	20	晴	北风	1-2级	40	优	1
2018-09-07	27	16	晴	西北风	3-4级	22	优	1

查询温差大于15度的日子

df.query("bWendu-yWendu >= 15").head()  ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInfoaqiLevel6882838485

2018-03-10	14	-2	晴	东南风	1-2级	171	中度污染	4
2018-03-24	22	5	晴	西南风	1-2级	119	轻度污染	3
2018-03-25	24	7	晴	南风	1-2级	78	良	2
2018-03-26	25	7	多云	西南风	1-2级	151	中度污染	4
2018-03-27	27	11	晴	南风	1-2级	243	重度污染	5

可以使用外部的变量

# 查询温度在这两个温度之间的数据 high_temperature = 15 low_temperature = 13 df.query("yWendu<=@high_temperature & yWendu>=@low_temperature").head()  ymdbWenduyWendutianqifengxiangfengliaqiaqiInfoaqiLevel107108109116119

2018-04-18	27	14	多云~晴	西南风	3-4级	147	轻度污染	3
2018-04-19	26	13	多云	东南风	4-5级	170	中度污染	4
2018-04-20	28	14	多云~小雨	南风	4-5级	164	中度污染	4
2018-04-27	25	13	晴	西南风	3-4级	112	轻度污染	3
2018-04-30	24	14	多云	南风	3-4级	62	良	2

 到此这篇关于Pandas查询数据df.query的使用的文章就介绍到这了,更多相关Pandas查询数据df.query 内容请搜索软件开发网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持软件开发网！

df pandas