Pandas.DataFrame.query()函數(shù)
2023年第2篇文章。
Pandas.DataFrame.query()函數(shù)根據(jù)邏輯表達(dá)式（單個(gè)或者組合式）選擇行以返回一個(gè)新的數(shù)據(jù)框，通過(guò)設(shè)置參數(shù)inplace=True，可以在原有數(shù)據(jù)框完成更新。
Pandas.DataFrame.query()函數(shù)的語(yǔ)法形式。
DataFrame.query(expr, inplace=False, **kwargs)1）expr：邏輯表達(dá)式
2）inplace：默認(rèn)值是False，不更新原有數(shù)據(jù)框，若是要更新，設(shè)置為True
3）**kwargs：使用eval()的關(guān)鍵字參數(shù)
舉例說(shuō)明：
第一步：創(chuàng)建數(shù)據(jù)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)
輸出結(jié)果：
第二步：使用query函數(shù)，選擇目標(biāo)行
# 1）選擇Python課程df2 = df.query("Courses == 'Python'")print(df2)# 2) 使用變量操作value = "Python"df3 = df.query("Courses == @value")print(df3)# 3）多條件操作df4 = df.query("Courses in ('Spark','PySpark')")print(df4)df5 = df.query("`Courses Fee` >= 23000 and `Courses Fee` <= 24000")print(df5)
輸出結(jié)果：
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