Pandas数据筛选的5种技巧

简介: Pandas数据筛选的5种技巧

Pandas是一个强大的Python数据分析工具库,它提供了多种方法来筛选和过滤数据。以下是一些常用的筛选数据的方法

1. 布尔索引:

使用布尔索引是最基础的数据筛选方法。你可以通过比较数据帧(DataFrame)中的每一行或每一列的值与一个特定值,来创建一个布尔型数组,然后使用这个布尔型数组来索引数据帧。使用布尔值来筛选数据。例如,df[df['column_name'] > value] 会返回 column_name 列中大于 value 的所有行的数据。

2. 条件筛选:

除了基础的布尔索引,Pandas还提供了query()方法,让你可以像写SQL一样,用字符串形式来表达复杂的筛选条件。结合 df.query() 方法和使用 pandas.Series 的 loc 或 iloc 方法进行条件筛选。

3. loc和iloc方法:

loc 方法可以基于标签进行行和列的选择,而 iloc 方法可以基于位置进行选择。

4. 布尔数组与mask:

可以使用布尔数组创建一个掩码(mask),然后对数据进行筛选。

5. groupby.filter方法:

使用groupby.filter方法结合lambda函数进行复杂的筛选操作。filter 的函数func经常和匿名函数lambda配合使用,用来筛选groupby之后的数据,它类似 SQL中groupby后的 having 操作。

注意:pandas中的filter函数是不能使用lambda来进行筛选的,你要是直接使用df.filter的话会报错呦:

7a42bddaa6ce96f17b0ab3fb812aeef6.png


下面是一个简单的例子,展示了如何使用这些方法,假设有以下一个简单的DataFrame:


import pandas as pd
# 创建示例DataFramedf = pd.DataFrame({    'Age': [25, 30, 35, 40],    'Salary': [40000, 50000, 60000, 70000]})df

b53c43f99729d8695f43fd9cd0ab916a.png


# 方法1:使用布尔索引进行筛选filtered_df = df[(df['Age'] > 30)]filtered_df


# 方法2:条件筛选:df1=df.query('Age > 30')df1


# 方法3: loc 和 iloc df2 = df.loc[df.index[df['Age'] > 30], ['Age', 'Salary']] df2


# 方法4: 布尔数组与 mask boolean_array = df['Age'] > 30df3= df[boolean_array] df3


# 方法5: filter 方法 df4=df.groupby('Age').filter(lambda x:x['Age']>30)df4

以上5种方法筛选的同一个结果为:

e59d5555d51757b78bbfd69135ed7438.png


以上就是一些常用的Pandas数据筛选的5种方法。希望这些技巧能够帮助你更高效地进行数据分析工作。

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