Pandas数据查询的集中实现方法
作者:柒月烈阳 发布时间:2021-08-17 10:32:27
标签:Pandas,数据查询
Pandas查询数据的几种方法
df.loc方法,根据行、列的标签值查询
df.iloc方法,根据行、列的数字位置查询
df.where方法
df.query方法
.loc既能查询,又能覆盖写入,强烈推荐!
Pandas使用df.loc查询数据的方法
使用单个label值查询数据
使用值列表批量查询
使用数值区间进行范围查询
使用条件表达式查询
调用函数查询
以上查询方法,既使用与行,也适用于列
降维:DataFrame>Series>值
0、进行数据预处理
import pandas as pd
df = pd.read_csv("E:\Python\dataAnalysis\spider\dataFile\weatherData.csv")
# 设置索引为日期
df.set_index("日期", inplace=True)
# print(df.index)
print(df.head())
# 对最高气温和最低气温进行数值改变
try:
df.loc[:, "最高气温"] = df["最高气温"].str.replace("℃", "").astype("int32")
df.loc[:, "最低气温"] = df["最低气温"].str.replace("℃", "").astype("int32")
print(df.head())
except Warning as dw:
# print(dw)
pass
1、使用单个label值查询数据
行或者列,都可以只传入单个值,实现精确匹配
# 使用单个label值查询数据
print(df.loc['2022-12-05 星期一', ['天气', '风向']])
print(type(df.iloc[12]))
2、使用值列表批量查询
# 使用值列表批量查询
print(df.loc[['2022-12-04 星期日', '2022-12-05 星期一']])
3、使用数值区间进行范围查询
区间:包含开始,也包含结束
# 使用数值区间进行范围查询
print(df.loc['2022-12-04 星期日':'2022-12-07 星期二', '最高气温':'天气'])
4、使用条件表达式查询
bool列表的长度得等于行数或者列数
# 使用条件表达式查询
print(df.loc[df["最高气温"] > 7, :])
5、调用函数查询
# 调用函数查询
print(df.loc[lambda df: (df["最高气温"] < 20) & (df["最低气温"] >= 0), :])
来源:https://blog.csdn.net/qq_42765393/article/details/129231401
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