3000字详解Pandas数据查询，建议收藏
DataFrame数据集中筛选符合指定条件的数据，希望会对读者朋友有所帮助。导入数据集和模块
我们先导入pandas模块，并且读取数据，代码如下
import pandas as pd
df = pd.read_csv("netflix_titles.csv")
df.head()
根据文本内容来筛选
True如果文本内容是相匹配的，False如果文本内容是不匹配的，代码如下mask = df['type'].isin(['TV Show'])
mask.head()
output
0 False
1 True
2 True
3 True
4 True
Name: type, dtype: bool
mask作用到整个数据集当中，返回的则是满足与True条件的数据df[mask].head()
output
.loc方法来相结合，只挑选少数的几个指定的列名，代码如下df.loc[mask, ['title','country','duration']].head()
output
title country duration
1 Blood & Water South Africa 2 Seasons
2 Ganglands NaN 1 Season
3 Jailbirds New Orleans NaN 1 Season
4 Kota Factory India 2 Seasons
5 Midnight Mass NaN 1 Season
mask = df['type'].isin(['Movie','TV Show'])
True，要是文本内容全部都匹配，要是出现一个不匹配的现象则返回的是False根据关键字来筛选
listed-in包含的是每部电影的种类，当然很多电影并不只有一个种类，而是同时涉及到很多个种类，例如某一部电影既有“科幻”元素，也有“爱情”元素同时还包含了部分“动作片”的元素。mask = df['listed_in'].str.contains('horror', case=False, na=False)
case=False表明的是忽略字母的大小写问题，na=False表明的是对于缺失值返回的是False，df[mask].head()
output
+、^以及=等符号时，我们可以将regex参数设置成False（默认的是True），这样就不会被当做是正则表达式的符号，代码如下df['a'].str.contains('^', regex=False)
#或者是
df['a'].str.contains('\^')
根据多个关键字来筛选
当关键字不仅仅只有一个的时候，就可以这么来操作
pattern = 'horror|stand-up'
mask = df['listed_in'].str.contains(pattern, case=False, na=False)
df[mask].sample(5)
output
|来表示“或”的意思，将电影类别包含“horror”或者是“stand-up”这两类的电影筛选出来除此之外，我们还可以这么来做
mask1 = df['listed_in'].str.contains("horror", case=False)
mask2 = df['listed_in'].str.contains("stand-up", case=False)
df[mask1 | mask2].sample(5)
|表示的是“或”之外，也有表示的是和，也就是&标识符，意味着条件全部都需要满足即可，例如mask1 = (df['listed_in'].str.contains('horror', case=False, na=False))
mask2 = (df['type'].isin(['TV Show']))
df[mask1 & mask2].head(3)
output
我们可以添加多个条件在其中，多个条件同时满足，例如
mask1 = df['rating'].str.contains('tv', case=False, na=False)
mask2 = df['listed_in'].str.contains('tv', case=False, na=False)
mask3 = df['type'].str.contains('tv', case=False, na=False)
df[mask1 & mask2 & mask3].head()
output
正则表达式在pandas筛选数据中的应用
str.contains('str1.*str2')代表的是文本数据是否以上面的顺序呈现，pattern = 'states.*mexico'
mask = data['country'].str.contains(pattern, case=False, na=False)
data[mask].head()
output
.*在正则表达式当中表示匹配除换行符之外的所有字符，我们需要筛选出来包含states以及mexico结尾的文本数据，我们再来看下面的例子pattern = 'states.*mexico|mexico.*states'
mask = data['country'].str.contains(pattern, case=False, na=False)
data[mask].head()
output
lambda方法来筛选文本数据中的应用
lambda方法的介入，例如cols_to_check = ['rating','listed_in','type']
pattern = 'tv'
mask = data[cols_to_check].apply(
lambda col:col.str.contains(
pattern, na=False, case=False)).all(axis=1)
rating、listed_in以及type这三列当中筛选出包含tv的数据，我们来看一下结果如何df[mask].head()
output
我们再来看下面的这个例子，
mask = df.apply(
lambda x: str(x['director']) in str(x['cast']),
axis=1)
director这一列是否被包含在了cast这一列当中，结果如下df[mask].head()
output
filter方法
filter方法来筛选文本的数据，例如筛选出列名包含in的数据，代码如下df.filter(like='in', axis=1).head(5)
output
当然我们也可以用.loc方法来实现，代码如下
df.loc[:, df.columns.str.contains('in')]
出来的结果和上述的一样
axis改成0，就意味着是针对行方向的，例如筛选出行索引中包含Love的影片，代码如下df_1 = df.set_index('title')
df_1.filter(like='Love', axis=0).head(5)
output
当然我们也可以通过.loc方法来实现，代码如下
df_1.loc[df_1.index.str.contains('Love'), :].head()
筛选文本数据的其他方法
我们可以使用query方法，例如我们筛选出国家是韩国的影片
df.query('country == "South Korea"').head(5)
output
例如筛选出影片的添加时间是11月的，代码如下
mask = df["date_added"].str.startswith("Nov")
df[mask].head()
output
那既然用到了startswith方法，那么就会有endswith方法，例如
df['col_name'].str.endswith('2019')
除此之外还有这些方法可以用来筛选文本数据
df['col_name'].str.len()>10df['col_name'].str.isnumeric()df[col_name].str.isupper()df[col_name].str.islower()
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