Pandas查詢數據df.query如何使用

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方法對比:
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()

# 替換掉溫度的后綴℃
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')

使用dataframe條件表達式查詢

最低溫度低于-10度的列表

df[df["yWendu"] < -10].head()

復雜條件查詢

注意，組合條件用&符號合并，每個條件判斷都得帶括號

## 查詢最高溫度小于30度，并且最低溫度大于15度，并且是晴天，并且天氣為優的數據
df[
    (df["bWendu"]<=30) 
    & (df["yWendu"]>=15) 
    & (df["tianqi"]=='晴') 
    & (df["aqiLevel"]==1)]

使用df.query可以簡化查詢

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

其中expr為要返回boolean結果的字符串表達式

形如：

• df.query(&lsquo;a<100&rsquo;)

• df.query(&lsquo;a < b & b < c&rsquo;)，或者df.query(&rsquo;(a<b)&(b<c)&rsquo;)

df.query可支持的表達式語法：

• 邏輯操作符: &, |, ~

• 比較操作符: <, <=, ==, !=, >=, >

• 單變量操作符: -

• 多變量操作符: +, -, *, /, %

df.query中可以使用@var的方式傳入外部變量

df.query支持的語法來自NumExpr，地址：
https://numexpr.readthedocs.io/projects/NumExpr3/en/latest/index.html

查詢最低溫度低于-10度的列表

df.query("yWendu < 3").head(3)

查詢最高溫度小于30度，并且最低溫度大于15度，并且是晴天，并且天氣為優的數據

## 查詢最高溫度小于30度，并且最低溫度大于15度，并且是晴天，并且天氣為優的數據
df.query("bWendu<=30 & yWendu>=15 & tianqi=='晴' & aqiLevel==1")

查詢溫差大于15度的日子

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

可以使用外部的變量

# 查詢溫度在這兩個溫度之間的數據
high_temperature = 15
low_temperature = 13

df.query("yWendu<=@high_temperature & yWendu>=@low_temperature").head()

感謝各位的閱讀，以上就是“Pandas查詢數據df.query如何使用”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對Pandas查詢數據df.query如何使用這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！