Pandas.DataFrame.query()函数-技术圈

2023年第2篇文章。

Pandas.DataFrame.query()函数根据逻辑表达式（单个或者组合式）选择行以返回一个新的数据框，通过设置参数inplace=True，可以在原有数据框完成更新。

Pandas.DataFrame.query()函数的语法形式。

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

1）expr：逻辑表达式

2）inplace：默认值是False，不更新原有数据框，若是要更新，设置为True

3）**kwargs：使用eval()的关键字参数

举例说明：

第一步：创建数据框

technologies = {    'Courses': ["Spark", "PySpark", "Hadoop", "Python", "Pandas"],    'Courses Fee': [22000, 25000, 23000, 24000, 26000],    'Duration': ['30days', '50days', '30days', None, np.nan],    'Discount': [1000, 2300, 1000, 1200, 2500]}df = pd.DataFrame(technologies)print(df)

输出结果：

第二步：使用query函数，选择目标行

# 1）选择Python课程df2 = df.query("Courses == 'Python'")print(df2)# 2) 使用变量操作value = "Python"df3 = df.query("Courses == @value")print(df3)# 3）多条件操作df4 = df.query("Courses in ('Spark','PySpark')")print(df4)
df5 = df.query("`Courses Fee` >= 23000 and `Courses Fee` <= 24000")print(df5)

输出结果：

我最近喜欢使用VSCode阅读和编写Python代码，被它的简洁性、灵活性、便利性、延展性深深吸引了。

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