Python - 基于列值在 Pandas 中使用查询功能过滤行？
要根据列值过滤行，我们可以使用该query()函数。在函数中，设置过滤记录的条件。首先，导入所需的库-
import pandas as pd
以下是我们的团队记录数据-
Team = [['India', 1, 100],['Australia', 2, 85],['England', 3, 75],['New Zealand', 4 , 65],['South Africa', 5, 50],['Bangladesh', 6, 40]]
从上面创建一个DataFrame并添加列-
dataFrame = pd.DataFrame(Team, columns=['Country', 'Rank', 'Points'])
使用query()与“等级”筛选记录为5-
dataFrame.query("Rank == 5"))示例
以下是完整的代码-
import pandas as pd
#以团队排名列表形式的数据
Team = [['India', 1, 100],['Australia', 2, 85],['England', 3, 75],['New Zealand', 4 , 65],['South Africa', 5, 50],['Bangladesh', 6, 40]]
#创建DataFrame并添加列
dataFrame = pd.DataFrame(Team, columns=['Country', 'Rank', 'Points'])
print"DataFrame...\n",dataFrame
#使用查询过滤行
print"\nFetch Team with Rank 5..\n",dataFrame.query("Rank == 5")输出结果这将产生以下输出-
DataFrame...
Country Rank Points
0 India 1 100
1 Australia 2 85
2 England 3 75
3 New Zealand 4 65
4 South Africa 5 50
5 Bangladesh 6 40
Fetch Team with Rank 5..
Country Rank Points
4 South Africa 5 50示例
让我们再看一个例子。在这里，我们有一个不同的条件来过滤行-
import pandas as pd
#以团队排名列表形式的数据
Team = [['India', 1, 100],['Australia', 2, 85],['England', 3, 75],['New Zealand', 4 , 65],['South Africa', 5, 50],['Bangladesh', 6, 40]]
#创建DataFrame并添加列
dataFrame = pd.DataFrame(Team, columns=['Country', 'Rank', 'Points'])
print"DataFrame...\n",dataFrame
#使用查询过滤行
print"\nFetch Team with points above 70 and Rank less than 3..\n"
print(dataFrame.query("Points > 70 and Rank <3"))输出结果这将产生以下输出-
DataFrame...
Country Rank Points
0 India 1 100
1 Australia 2 85
2 England 3 75
3 New Zealand 4 65
4 South Africa 5 50
5 Bangladesh 6 40
Fetch Team with points above 70 and Rank less than 3..
Country Rank Points
0 India 1 100
1 Australia 2 85