Pandas 数据帧query()方法

原文：https://www.studytonight.com/pandas/pandas-dataframe-query-method

在本教程中，我们将讨论和学习类似于滤镜方法的 Python PandasDataFrame.query()方法。该方法通过boolean表达式查询或过滤数据帧。在本教程中，我们将通过单列、比较两列以及使用“AND”运算符来过滤数据帧。

下面是DataFrame.query() 方法的语法。

句法

DataFrame.query(expr, inplace=False, **kwargs)

因素

expr: 表示作为要评估的查询字符串的字符串。

在原地:代表布尔。它指示查询应该就地修改数据还是返回修改后的副本。

**kwargs :要传递给函数的附加关键字参数。

例:Pandas 的DataFrame.query()方法

让我们创建一个数据帧，并使用小于和大于表达式按单个列过滤数据帧。参见下面的例子，DataFrame.query() 方法返回包含年龄大于 22、体重大于等于 60 的信息的数据帧。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'Name':['Chetan','yashas','yuvraj','Pooja','Sindu','Renuka'],'Age':[19,26,22,24,21,23],'Height':[165,150,168,157,155,170],'Weight':[60,65,70,50,52,55]})
print("------printing the info whose age is above 22-------")
print(df.query('Age<23'))
print("------printing the info whose weight is above 60-----")
print(df.query('Weight>=60'))

-打印年龄在 22 岁以上的信息- 姓名年龄身高体重 0 车坛 19 165 60 2 yuvraj 22 168 70 4 Sindu 21 155 52 -打印体重在 60 岁以上的信息- 姓名年龄身高体重 0 车坛 19 165 60 1 yashas 26 150 65 2 yuvraj 22 168 70

示例:使用DataFrame.query()方法过滤数据帧

让我们创建一个数据帧，并通过使用DataFrame.query() 方法比较两列来过滤数据帧。参见下面的例子，如果 sci_Marks 列中的值大于数学 _Marks 列中的值，则DataFrame.query() 方法返回数据帧。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'Name':['Chetan','yashas','yuvraj','Pooja','Sindu','Renuka'],'sci_Marks':[85,70,75,90,95,70],'Maths_Marks':[82,79,80,89,92,70]})
print("------comparing sci_Marks and Maths_Marks columns -------")
print(df.query('sci_Marks > Maths_Marks'))

-比较 sci_Marks 和数学 _Marks 栏- 名称 sci_Marks 数学 _Marks 0 车坛 85 82 3 Pooja 90 89 4 Sindu 95 92

示例 3:使用DataFrame.query()方法过滤数据帧

让我们创建一个数据帧，并通过AND运算符过滤数据帧列。如果两个操作数都为真，并且返回的数据帧由条件匹配的值组成，则DataFrame.query() 方法返回数据帧。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'Name':['Chetan','yashas','yuvraj','Pooja','Sindu','Renuka'],'Age':[19,26,22,24,21,23],'Height':[165,150,168,157,155,170],'Weight':[60,65,70,50,52,55]})
print("------printing the info whose Height is above 155 and weight is above 60-------")
print(df.query('Height > 155' and 'Weight > 60'))

-打印身高 155 以上体重 60 以上的信息- 姓名年龄身高体重 1 雅夏 26 150 65 2 yuvraj 22 168 70

示例 4:使用DataFrame.query()方法过滤数据帧

如果参数inplace=True，它只是根据给定的条件修改数据帧。它不返回新的数据帧，而是返回None。见下面的例子。我们可以通过检查数据帧来检查修改后的数据帧。

#importing pandas as pd
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'Name':['Chetan','yashas','yuvraj','Pooja','Sindu','Renuka'],'Age':[19,26,22,24,21,23],'Height':[165,150,168,157,155,170],'Weight':[60,65,70,50,52,55]})
print(df.query('Age==24',inplace=True))
print("-----The modified DataFrame is-----")
print(df)

无 -修改后的数据帧为- 姓名年龄身高体重 3 普加 24 157 50

结论

在本教程中，我们学习了 PandasDataFrame.query()方法。我们学习了语法、参数，并将该方法应用于数据帧，以理解 DataFrame.query()方法。