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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[
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')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 |
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 |
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可支持的表达式语法：
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 = 13df.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 内容请搜索编程网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编程网！
--结束END--
本文标题: Pandas查询数据df.query的使用
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