Pandas使用query()优雅的查询实例
目录
- 常规用法
- 多条件查询
- 引用变量
- 索引选取
- 多索引选取
- 特殊字符
对于 pandas 根据条件获取指定数据，相信大家都能够轻松的写出相应代码，但是如果你还没用过 query，相信你会被它的简洁所折服！
常规用法
先创建一个 dataframe。
import pandas as pd
df = pd.dataframe(
{'a': ['e', 'd', 'c', 'b', 'a'],
'b': ['f', 'b', 'c', 'd', 'e'],
'c': range(0, 10, 2),
'd': range(10, 0, -2),
'e.e': range(10, 5, -1)})我们现在选取 a列字母出现在b列 的所有行。先看两种常见写法。
>>> df[df['a'].isin(df['b'])] a b c d e.e 0 e f 0 10 10 1 d b 2 8 9 2 c c 4 6 8 3 b d 6 4 7 >>> df.loc[df['a'].isin(df['b'])] a b c d e.e 0 e f 0 10 10 1 d b 2 8 9 2 c c 4 6 8 3 b d 6 4 7
下面使用 query() 来实现。
>>> df.query("a in b")
a b c d e.e
0 e f 0 10 10
1 d b 2 8 9
2 c c 4 6 8
3 b d 6 4 7可以看到使用 query 后的代码简洁易懂，并且它对于内存的消耗也更小。
多条件查询
选取 a列字母出现在b列，并且c列小于d列 的所有行。
>>> df.query('a in b and c < d')
a b c d e.e
0 e f 0 10 10
1 d b 2 8 9
2 c c 4 6 8这里 and 也可以用 & 表示。
引用变量
表达式中也可以使用外部定义的变量，在变量名前用@标明。
>>> number = 5
>>> df.query('a in b & c > @number')
a b c d e.e
3 b d 6 4 7索引选取
选取 a列字母出现在b列，并且索引大于2 的所有行。
>>> df.query('a in b and index > 2')
a b c d e.e
3 b d 6 4 7多索引选取
创建一个两层索引的 dataframe。
>>> import numpy as np >>> colors = ['yellow']*3 + ['red']*2 >>> rank = [str(i) for i in range(5)] >>> index = pd.multiindex.from_arrays([colors, rank], names=['color', 'rank']) >>> df = pd.dataframe(np.arange(10).reshape(5, 2),columns=['a', 'b'] , index=index) >>> df = pd.dataframe(np.arange(10).reshape(5, 2),columns=['a', 'b'] , index=index) >>> df a b color rank yellow 0 0 1 1 2 3 2 4 5 red 3 6 7 4 8 9
1.当有多层索引有名称时，通过索引名称直接选取。
>>> df.query("color == 'red'")
a b
color rank
red 3 6 7
4 8 92.当有多层索引无名时，通过索引级别来选取。
>>> df.index.names = [none, none]
>>> df.query("ilevel_0 == 'red'")
a b
red 3 6 7
4 8 9
>>> df.query("ilevel_1 == '4'")
a b
red 4 8 9特殊字符
对于列名中间有空格或运算符等其他特殊符号，需要使用反引号 ``。
>>> df.query('a == b | (c + 2 > `e.e`)')
a b c d e.e
2 c c 4 6 8
3 b d 6 4 7
4 a e 8 2 6总的来说，query() 用法比较简单，可以快速上手，代码可读性也提高了不少。
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