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日常用Python做數(shù)據(jù)分析最常用到的就是查詢篩選了，按各種條件、各種維度以及組合挑出我們想要的數(shù)據(jù)，以方便我們分析挖掘。

東哥總結了日常查詢和篩選常用的種騷操作，供各位學習參考。本文采用sklearn的boston數(shù)據(jù)舉例介紹。

from sklearn import datasets
import pandas as pd

boston = datasets.load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)

1. []

第一種是最快捷方便的，直接在dataframe的[]中寫篩選的條件或者組合條件。比如下面，想要篩選出大于NOX這變量平均值的所有數(shù)據(jù)，然后按NOX降序排序。

df[df['NOX']>df['NOX'].mean()].sort_values(by='NOX',ascending=False).head()

當然，也可以使用組合條件，條件之間使用邏輯符號& |等。比如下面這個例子除了上面條件外再加上且條件CHAS為1，注意邏輯符號分開的條件要用()隔開。

df[(df['NOX']>df['NOX'].mean())& (df['CHAS'] ==1)].sort_values(by='NOX',ascending=False).head()

2. loc/iloc

除[]之外，loc/iloc應該是最常用的兩種查詢方法了。loc按標簽值（列名和行索引取值）訪問，iloc按數(shù)字索引訪問，均支持單值訪問或切片查詢。除了可以像[]按條件篩選數(shù)據(jù)以外，loc還可以指定返回的列變量，從行和列兩個維度篩選。

比如下面這個例子，按條件篩選出數(shù)據(jù)，并篩選出指定變量，然后賦值。

df.loc[(df['NOX']>df['NOX'].mean()),['CHAS']] = 2

3. isin

上面我們篩選條件< > == !=都是個范圍，但很多時候是需要鎖定某些具體的值的，這時候就需要isin了。比如我們要限定NOX取值只能為0.538,0.713,0.437中時。

df.loc[df['NOX'].isin([0.538,0.713,0.437]),:].sample(5)

當然，也可以做取反操作，在篩選條件前加~符號即可。

df.loc[~df['NOX'].isin([0.538,0.713,0.437]),:].sample(5)

4. str.contains

上面的舉例都是數(shù)值大小比較的篩選條件，除數(shù)值以外當然也有字符串的查詢需求。pandas里實現(xiàn)字符串的模糊篩選，可以用.str.contains()來實現(xiàn)，有點像在SQL語句里用的是like。

下面利用titanic的數(shù)據(jù)舉例，篩選出人名中包含Mrs或者Lily的數(shù)據(jù)，|或邏輯符號在引號內。

train.loc[train['Name'].str.contains('Mrs|Lily'),:].head()

.str.contains()中還可以設置正則化篩選邏輯。

• case=True：使用case指定區(qū)分大小寫
• na=True：就表示把有NAN的轉換為布爾值True
• flags=re.IGNORECASE：標志傳遞到re模塊，例如re.IGNORECASE
• regex=True：regex ：如果為True，則假定第一個字符串是正則表達式，否則還是字符串

5. where/mask

在SQL里，我們知道where的功能是要把滿足條件的篩選出來。pandas中where也是篩選，但用法稍有不同。

where接受的條件需要是布爾類型的，如果不滿足匹配條件，就被賦值為默認的NaN或其他指定值。舉例如下，將Sex為male當作篩選條件，cond就是一列布爾型的Series，非male的值就都被賦值為默認的NaN空值了。

cond = train['Sex'] == 'male'
train['Sex'].where(cond, inplace=True)
train.head()

也可以用other賦給指定值。

cond = train['Sex'] == 'male'
train['Sex'].where(cond, other='FEMALE', inplace=True)

甚至還可以寫組合條件。

train['quality'] = ''
traincond1 = train['Sex'] == 'male'
cond2 = train['Age'] > 25

train['quality'].where(cond1 & cond2, other='低質量男性', inplace=True)

mask和where是一對操作，與where正好反過來。

train['quality'].mask(cond1 & cond2, other='低質量男性', inplace=True)

6. query

這是一種非常優(yōu)雅的篩選數(shù)據(jù)方式。所有的篩選操作都在''之內完成。

# 常用方式
train[train.Age > 25]
# query方式
train.query('Age > 25')

上面的兩種方式效果上是一樣的。再比如復雜點的，加入上面的str.contains用法的組合條件，注意條件里有''時，兩邊要用""包住。

train.query("Name.str.contains('William') & Age > 25")

在query里還可以通過@來設定變量。

name = 'William'
train.query("Name.str.contains(@name)")

7. filter

filter是另外一個獨特的篩選功能。filter不篩選具體數(shù)據(jù)，而是篩選特定的行或列。它支持三種篩選方式：

• items：固定列名
• regex：正則表達式
• like：以及模糊查詢
• axis：控制是行index或列columns的查詢

下面舉例介紹下。

train.filter(items=['Age', 'Sex'])

train.filter(regex='S', axis=1) # 列名包含S的

train.filter(like='2', axis=0) # 索引中有2的

train.filter(regex='^2', axis=0).filter(like='S', axis=1)

8. any/all

any方法意思是，如果至少有一個值為True結果便為True，all需要所有值為True結果才為True，比如下面這樣。

>> train['Cabin'].all()
>> False
>> train['Cabin'].any()
>> True

any和all一般是需要和其它操作配合使用的，比如查看每列的空值情況。

train.isnull().any(axis=0)

再比如查看含有空值的行數(shù)。

>>> train.isnull().any(axis=1).sum()
>>> 708