pandas数据查询（数值、列表、区间、条件、函数）

spp666 2021-12-28 原文

import pandas as pd

# 0 读取数据
df = pd.read_csv("文件路径")#例子是北京一年的天气情况
df.head()#查看表头
# 设定索引为日期，方便按日期进行查询
df.set_index(\'ymd\',inplace = True)
print("df.index")#查询索引是否修改成功
# 替换掉温度的后缀C
df.loc[:,"bWenDu"] = df["bWenDu"].str.replace("C","").astype("int32")
df.loc[:,"yWenDu"] = df["yWenDu"].str.replace("C","").astype("int32")

# 1 使用单个label值查询数据
# 行或列，都可以只传入单值，实现精确匹配
df.loc["2018-01-06",\'bWenDu\']  #得到单个值
df.loc["2018-06-06",["bWenDu","yWenDu"]]#得到一个Series

# 2 使用值列表批量查询
df.loc[[\'2018-01-06\',\'2018-06-06\',\'2018-01-16\'],\'bWenDu\']  #得到Series
df.loc[[\'2018-01-06\',\'2018-06-06\',\'2018-01-16\'],["bWenDu","yWenDu"]]#得到DataFrame

# 3 使用数值区间进行范围查询（既包含开始，也包含结束）
df.loc[\'2018-01-06\':\'2018-01-16\',\'bWenDu\']#
行index按区间查询
df.loc[\'2018-01-06\',\'bWenDu\':\'fengxiang\']#列index按区间查询
df.loc[\'2018-01-06\':\'2018-01-16\',\'bWenDu\':\'fengxiang\']

# 4 使用条件表达式查询（bool列表的长度等于行数或列数）
df.loc[df.[\'yWenDu\']<-10,:] #简单条件查询，最低温度低于-10的列表

# 复杂条件查询，查一下想要的天气
df.loc[(df.[\'bWenDu\']<=30)&(df.[\'yWenDu\']>=15)&(df.[\'tianqi\']==\'晴\')&(df[\'aqilevel\']==1),:]

# 5 调用函数查询
# 直接写lambda表达式
df.loc[lambda df : (df.[\'bWenDu\']<=30)&(df.[yWenDu]>=15),:]
# 自己编写函数，查询9月份，空气质量好的数据
def query_my_datas(df):
    return df.index.str.startswith(\'2018-09\')&df[\'tianqi\'] == \'晴\'
df.loc[query_my_datas,:]