关于dataframe.query()筛选tips

目录

• 1、常规操作
• 2、其他操作方法
• 总结

1、常规操作

要从一个 dataframe 中，筛选出某些列值符合要求的行数据，

可以用类似以下的语句实现：

df[df[col] == x]

也可以用 .query() 实现：

df.query('col == x')

2、其他操作方法

1）筛选出 col 列中值不是 bool 类型的行

df.query('col not in (True, False)')

2）筛选出 col 列中值为 nan、Nhttp://www.devze.comone 的值

df = pd.DataFrame({"value": [3,javascript4,9,10,11,np.nan,12]})

# 方法1
# 利用 'nan 不等于自身' 的性质，筛选出非 nan、None 的行
df.query('value == value')

# 方法2
# 类似的还有 isnull, notnull,isnan 等
df.query('value.notna()', engine='python')

# 方法3
df.query('value != 'NaN'")

以上结果都是

Out[28]: 

   value

0    3.0

1    4.0

2    9.0

3   10.0

4   11.0

6   12.0

#LBmcpvmtDm 筛选出不是 NaT 的行（提前使用外部函数，超纲了哈）
df.query('col not in [@pd.NaT]')

3）在 query 中python筛选时引用外部变量

# 1. 外部为普通变量
# 方法1
pi = 3.1415
df.query('value < 10 and value > @pi')

# 方法2
pi = 3.1415
df.query(f'value < 10 and value > {pi}')

# 2.外部变量为 list
cond = [4, 12]
df.query('@cond[0] < value < @cond[1]')

# 3.外部变量为 dict，注意中括号中不能有引号，因此要取 dict 的值，需要用 dict.get() 的方式
cond = {'dn_band': 4, 'up_band': 12}
df.query("@cond.get('dn_band') < value < @cond.get('up_band')")

# 4.外部为函数
num = [2, 6] 
def func(x):
	return x * 2
df.query('@func(@num[0]) < value < @func(@num[1])')

以上的结果都是

Out[30]: 

 android;  value

3   10.0

4   11.0

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程客栈(www.devze.com)。