Pandas Query详解|极客笔记

Pandas Query详解

Pandas 是一个开源的数据分析工具，提供了丰富的数据处理功能。其中，query() 是 Pandas 中的一个重要方法，在数据筛选和查询中具有重要作用。本文将详细介绍 Pandas 中的 query 方法，包括语法、参数和实际应用场景。我们将通过示例代码演示如何使用 query 方法来实现复杂的数据查询，帮助读者更好地理解和应用该方法。

什么是 Pandas query 方法

Pandas 中的 query() 方法是一种灵活的数据查询工具，类似于 SQL 中的 WHERE 子句，用于从 DataFrame 中提取满足指定条件的数据。通过 query 方法，我们可以实现复杂的数据筛选、过滤和打包操作，提高数据处理效率和准确性。

Pandas query 方法的语法

Pandas 中的 query 方法具有以下语法：

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

参数说明：

expr：字符串类型，表示查询表达式，可以包含列名、运算符和逻辑操作符等，用于过滤数据。
inplace：布尔类型，默认为 False，表示是否就地修改原 DataFrame。
**kwargs：其他关键字参数，例如 engine 参数用于指定查询引擎。详情可参考官方文档。

Pandas query 方法的使用示例

接下来，我们通过一个示例来演示 Pandas query 方法的使用。假设有一个包含学生信息的 DataFrame，我们将使用 query 方法从中筛选出成绩大于 90 分的学生数据。

import pandas as pd

data = {
    '姓名': ['小明', '小红', '小亮', '小刚'],
    '年龄': [20, 21, 22, 23],
    '成绩': [85, 92, 88, 95]
}

df = pd.DataFrame(data)

query_result = df.query('成绩 > 90')
print(query_result)

运行以上代码，将输出符合条件的学生数据：

   姓名  年龄  成绩
1  小红  21  92
3  小刚  23  95

Pandas query 方法的常见用法

除了基本的条件过滤外，Pandas query 方法还支持一些扩展的用法，如逻辑操作符、函数调用等。下面列举几种常见的用法：

逻辑操作符

query_result = df.query('(成绩 > 90) & (年龄 < 23)')

字符串操作

query_result = df.query('姓名.str.contains("小")')

函数调用

query_result = df.query('成绩.apply(lambda x: x > 85)')

多条件查询

query_result = df.query('成绩 > 90 and 年龄 < 23')

总结

通过本文的介绍，我们了解了 Pandas 中 query 方法的基本语法和常见用法。该方法可以帮助我们高效地进行数据查询和筛选，提升数据处理的效率和准确性。读者可以根据自身需求，灵活运用 query 方法来处理各种数据分析任务。

Pandas Query详解