Pandas查询选取数据
Wangsh@ 人气:0一,Pandas查询数据的几种方法
- df[]按行列选取,这种情况一次只能选取行或者列
- 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,根据索引定位
- df.query方法
二,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
注意
以上查询方法,既适用于行,也适用于列
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df[]
>>> df=pd.DataFrame(np.random.rand(25).reshape([5,5]),index=['A','B','C','D','E'],columns=['c1','c2','c3','c4','c5']) >>> df c1 c2 c3 c4 c5 A 0.499404 0.082137 0.472568 0.649200 0.121681 B 0.564688 0.102398 0.374904 0.091373 0.495510 C 0.319272 0.720225 0.979103 0.910206 0.766642 D 0.478346 0.311616 0.466326 0.045612 0.258015 E 0.421653 0.577140 0.103048 0.235219 0.550336
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#获取c1,c2两列
df[['c1','c2']]
>>> df[['c1','c2']] c1 c2 A 0.499404 0.082137 B 0.564688 0.102398 C 0.319272 0.720225 D 0.478346 0.311616 E 0.421653 0.577140
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#获取c1列
df.c1
>>> df.c1 A 0.499404 B 0.564688 C 0.319272 D 0.478346 E 0.421653 Name: c1, dtype: float64
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#获取索引为A-C行数据
df['A':'C']
>>> df['A':'C'] c1 c2 c3 c4 c5 A 0.499404 0.082137 0.472568 0.649200 0.121681 B 0.564688 0.102398 0.374904 0.091373 0.495510 C 0.319272 0.720225 0.979103 0.910206 0.766642
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#获取2-3行数据
df[1:3]
>>> df[1:3] c1 c2 c3 c4 c5 B 0.564688 0.102398 0.374904 0.091373 0.495510 C 0.319272 0.720225 0.979103 0.910206 0.766642
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df.loc方法查询
1、使用数值区间进行范围查询
有点类似list的切片
>>> df.loc['A':'D',:] c1 c2 c3 c4 c5 A 0.499404 0.082137 0.472568 0.649200 0.121681 B 0.564688 0.102398 0.374904 0.091373 0.495510 C 0.319272 0.720225 0.979103 0.910206 0.766642 D 0.478346 0.311616 0.466326 0.045612 0.258015
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2、单个label值查询
类似坐标查询
>>> df.loc['A','c2'] 0.08213716245372071
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3、使用列表批量查询
>>> df.loc[['A','B','D'],['c1','c3']] c1 c3 A 0.499404 0.472568 B 0.564688 0.374904 D 0.478346 0.466326
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4、使用条件表达式查询
>>> df.loc[df['c2']>0.5,:] c1 c2 c3 c4 c5 C 0.319272 0.720225 0.979103 0.910206 0.766642 E 0.421653 0.577140 0.103048 0.235219 0.550336
>>> df[(df['c2']>0.2) & (df['c3'] < 0.8)] c1 c2 c3 c4 c5 D 0.478346 0.311616 0.466326 0.045612 0.258015 E 0.421653 0.577140 0.103048 0.235219 0.550336
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5、使用函数查询
def query_my_data(df): return ((df['c3']>0.2) & (df["c4"]<0.8)) df.loc[query_my_data, :] c1 c2 c3 c4 c5 B 0.845310 0.545040 0.946026 0.106405 0.984376 C 0.844622 0.947104 0.878854 0.377638 0.175846 E 0.139952 0.420424 0.364295 0.012773 0.307853
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df.iloc方法查询
同df.loc类似,根据索引定位
#提取2-3行,1-2列数据
df.iloc[1:3,0:2]
>>> df.iloc[1:3,0:2] c1 c2 B 0.564688 0.102398 C 0.319272 0.720225
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#提取第二第三行,第4列数据
df.iloc[[1,2],[3]]
c4 B 0.091373 C 0.910206
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#提取指定位置单个数值
df.iloc[3,4]
>>> df.iloc[3,4] 0.2580148841605816
总结
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