Pandas查询数据df.query的使用

目录
  • 使用dataframe条件表达式查询
  • 复杂条件查询
  • 使用df.query可以简化查询

方法对比:
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()
  ymd bWendu yWendu tianqi fengxiang fengli aqi aqiInfo aqiLevel
0 2018-01-01 3℃ -6℃ 晴~多云 东北风 1-2级 59 良 2
1 2018-01-02 2℃ -5℃ 阴~多云 东北风 1-2级 49 优 1
2 2018-01-03 2℃ -5℃ 多云 北风 1-2级 28 优 1
3 2018-01-04 0℃ -8℃ 阴 东北风 1-2级 28 优 1
4 2018-01-05 3℃ -6℃ 多云~晴 西北风 1-2级 50 优 1 
# 替换掉温度的后缀℃
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')

使用dataframe条件表达式查询

最低温度低于-10度的列表

df[df["yWendu"] < -10].head()
  ymd bWendu yWendu tianqi fengxiang fengli aqi aqiInfo aqiLevel
22 2018-01-23 -4 -12 晴 西北风 3-4级 31 优 1
23 2018-01-24 -4 -11 晴 西南风 1-2级 34 优 1
24 2018-01-25 -3 -11 多云 东北风 1-2级 27 优 1
359 2018-12-26 -2 -11 晴~多云 东北风 2级 26 优 1
360 2018-12-27 -5 -12 多云~晴 西北风 3级 48 优 1

复杂条件查询

注意，组合条件用&符号合并，每个条件判断都得带括号

## 查询最高温度小于30度，并且最低温度大于15度，并且是晴天，并且天气为优的数据
df[
    (df["bWendu"]<=30)
    & (df["yWendu"]>=15)
    & (df["tianqi"]=='晴')
    & (df["aqiLevel"]==1)]
  ymd bWendu yWendu tianqi fengxiang fengli aqi aqiInfo aqiLevel
235 2018-08-24 30 20 晴 北风 1-2级 40 优 1
249 2018-09-07 27 16 晴 西北风 3-4级 22 优 1

使用df.query可以简化查询

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

其中expr为要返回boolean结果的字符串表达式

形如：

  • df.query(‘a<100’)
  • df.query(‘a < b & b < c’)，或者df.query(’(a<b)&(b<c)’)

df.query可支持的表达式语法：

  • 逻辑操作符: &, |, ~
  • 比较操作符: <, <=, ==, !=, >=, >
  • 单变量操作符: -
  • 多变量操作符: +, -, *, /, %

df.query中可以使用@var的方式传入外部变量

df.query支持的语法来自NumExpr，地址：
https://numexpr.readthedocs.io/projects/NumExpr3/en/latest/index.html

查询最低温度低于-10度的列表

df.query("yWendu < 3").head(3)
  ymd bWendu yWendu tianqi fengxiang fengli aqi aqiInfo aqiLevel
0 2018-01-01 3 -6 晴~多云 东北风 1-2级 59 良 2
1 2018-01-02 2 -5 阴~多云 东北风 1-2级 49 优 1
2 2018-01-03 2 -5 多云 北风 1-2级 28 优 1

查询最高温度小于30度，并且最低温度大于15度，并且是晴天，并且天气为优的数据

## 查询最高温度小于30度，并且最低温度大于15度，并且是晴天，并且天气为优的数据
df.query("bWendu<=30 & yWendu>=15 & tianqi=='晴' & aqiLevel==1")
  ymd bWendu yWendu tianqi fengxiang fengli aqi aqiInfo aqiLevel
235 2018-08-24 30 20 晴 北风 1-2级 40 优 1
249 2018-09-07 27 16 晴 西北风 3-4级 22 优 1

查询温差大于15度的日子

df.query("bWendu-yWendu >= 15").head()
  ymd bWendu yWendu tianqi fengxiang fengli aqi aqiInfo aqiLevel
68 2018-03-10 14 -2 晴 东南风 1-2级 171 中度污染 4
82 2018-03-24 22 5 晴 西南风 1-2级 119 轻度污染 3
83 2018-03-25 24 7 晴 南风 1-2级 78 良 2
84 2018-03-26 25 7 多云 西南风 1-2级 151 中度污染 4
85 2018-03-27 27 11 晴 南风 1-2级 243 重度污染 5

可以使用外部的变量

# 查询温度在这两个温度之间的数据
high_temperature = 15
low_temperature = 13
df.query("yWendu<=@high_temperature & yWendu>=@low_temperature").head()
  ymd bWendu yWendu tianqi fengxiang fengli aqi aqiInfo aqiLevel
107 2018-04-18 27 14 多云~晴 西南风 3-4级 147 轻度污染 3
108 2018-04-19 26 13 多云 东南风 4-5级 170 中度污染 4
109 2018-04-20 28 14 多云~小雨 南风 4-5级 164 中度污染 4
116 2018-04-27 25 13 晴 西南风 3-4级 112 轻度污染 3
119 2018-04-30 24 14 多云 南风 3-4级 62 良 2

到此这篇关于Pandas查询数据df.query的使用的文章就介绍到这了,更多相关Pandas查询数据df.query 内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

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