使用 Pandas 中的查询方法使用复杂条件进行选择

Pandas 是一个流行的用于数据分析的 Python 库。它提供了许多方便的方法来处理和分析数据。本文将讲解如何使用 Pandas 中的查询方法使用复杂条件进行选择。

查询条件

假设我们有一个包含成千上万个数据点的数据集。我们想要选择其中符合一定条件的数据点。例如，我们可能只想选择满足以下条件的数据点：

• 列 A 的值大于 10
• 列 B 的值小于 5
• 列 C 的值等于 "foo" 或 "bar"

为了实现这个目标，我们可以使用 Pandas 中的查询方法（query）。该方法接受一个字符串，该字符串表示我们希望选择的数据点所满足的条件。在字符串中，我们可以使用列名以及一些常见的比较符号和逻辑运算符（例如 <、>、==、& 和 |）。

例如，以下字符串表示我们想要选择符合上述三个条件之一的数据点：

"A > 10 & B < 5 & (C == 'foo' | C == 'bar')"

示例数据集

让我们首先创建一个示例数据集：

import pandas as pd

data = {
    "A": [1, 2, 3, 4, 5],
    "B": [5, 4, 3, 2, 1],
    "C": ["foo", "bar", "baz", "foo", "bar"]
}

df = pd.DataFrame(data)

这个数据集包含三列：A、B 和 C。让我们看一下它的内容：

print(df)

输出：

   A  B    C
0  1  5  foo
1  2  4  bar
2  3  3  baz
3  4  2  foo
4  5  1  bar

使用查询方法选择数据

现在，我们可以使用 Pandas 中的查询方法选择符合我们要求的数据。我们将使用上述查询条件字符串作为参数传递给 query 方法。例如：

result = df.query("A > 2 & B < 5 & (C == 'foo' | C == 'bar')")

这个方法会返回一个包含符合条件的数据的新 DataFrame。让我们看一下这个 DataFrame 的内容：

print(result)

输出：

   A  B    C
3  4  2  foo

正如我们所期望的那样，这个 DataFrame 只包含列 A 大于 2、列 B 小于 5，且列 C 等于 "foo" 或 "bar" 的数据点。

总结

使用 Pandas 中的查询方法，可以方便地选择符合复杂条件的数据点。我们只需要将条件表示为一个字符串，并将其传递给 query 方法，就可以轻松地筛选出需要的数据。这是一个非常有用的功能，可以帮助我们快速地分析大量的数据。