Pandas查询数据df.query

短命女 2023-01-07 11:27 210阅读 0赞

## Pandas查询数据的简便方法df.query ##

pandas中数据查询query函数  
![在这里插入图片描述][resize_m_lfit_w_962_pic_center]

> 方法对比:  
> 使用df\[(df\[“a”\] > 3) & (df\[“b”\]<5)\]的方式；  
> 使用df.query(“a>3 & b<5”)的方式；

df = pd.read_csv("beijing_tianqi_2018.csv")
    df.head()

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th></th> 
   <th>ymd</th> 
   <th>bWendu</th> 
   <th>yWendu</th> 
   <th>tianqi</th> 
   <th>fengxiang</th> 
   <th>fengli</th> 
   <th>aqi</th> 
   <th>aqiInfo</th> 
   <th>aqiLevel</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <th>0</th> 
   <td>2018-01-01</td> 
   <td>3℃</td> 
   <td>-6℃</td> 
   <td>晴~多云</td> 
   <td>东北风</td> 
   <td>1-2级</td> 
   <td>59</td> 
   <td>良</td> 
   <td>2</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>1</th> 
   <td>2018-01-02</td> 
   <td>2℃</td> 
   <td>-5℃</td> 
   <td>阴~多云</td> 
   <td>东北风</td> 
   <td>1-2级</td> 
   <td>49</td> 
   <td>优</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>2</th> 
   <td>2018-01-03</td> 
   <td>2℃</td> 
   <td>-5℃</td> 
   <td>多云</td> 
   <td>北风</td> 
   <td>1-2级</td> 
   <td>28</td> 
   <td>优</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>3</th> 
   <td>2018-01-04</td> 
   <td>0℃</td> 
   <td>-8℃</td> 
   <td>阴</td> 
   <td>东北风</td> 
   <td>1-2级</td> 
   <td>28</td> 
   <td>优</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>4</th> 
   <td>2018-01-05</td> 
   <td>3℃</td> 
   <td>-6℃</td> 
   <td>多云~晴</td> 
   <td>西北风</td> 
   <td>1-2级</td> 
   <td>50</td> 
   <td>优</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

# 替换掉温度的后缀℃
    df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
    df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')

### 使用dataframe条件表达式查询 ###

#### 最低温度低于-10度的列表 ####

df[df["yWendu"] < -10].head()

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th></th> 
   <th>ymd</th> 
   <th>bWendu</th> 
   <th>yWendu</th> 
   <th>tianqi</th> 
   <th>fengxiang</th> 
   <th>fengli</th> 
   <th>aqi</th> 
   <th>aqiInfo</th> 
   <th>aqiLevel</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <th>22</th> 
   <td>2018-01-23</td> 
   <td>-4</td> 
   <td>-12</td> 
   <td>晴</td> 
   <td>西北风</td> 
   <td>3-4级</td> 
   <td>31</td> 
   <td>优</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>23</th> 
   <td>2018-01-24</td> 
   <td>-4</td> 
   <td>-11</td> 
   <td>晴</td> 
   <td>西南风</td> 
   <td>1-2级</td> 
   <td>34</td> 
   <td>优</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>24</th> 
   <td>2018-01-25</td> 
   <td>-3</td> 
   <td>-11</td> 
   <td>多云</td> 
   <td>东北风</td> 
   <td>1-2级</td> 
   <td>27</td> 
   <td>优</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>359</th> 
   <td>2018-12-26</td> 
   <td>-2</td> 
   <td>-11</td> 
   <td>晴~多云</td> 
   <td>东北风</td> 
   <td>2级</td> 
   <td>26</td> 
   <td>优</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>360</th> 
   <td>2018-12-27</td> 
   <td>-5</td> 
   <td>-12</td> 
   <td>多云~晴</td> 
   <td>西北风</td> 
   <td>3级</td> 
   <td>48</td> 
   <td>优</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### 复杂条件查询 ####

注意，组合条件用&符号合并，每个条件判断都得带括号

## 查询最高温度小于30度，并且最低温度大于15度，并且是晴天，并且天气为优的数据
    df[
        (df["bWendu"]<=30) 
        & (df["yWendu"]>=15) 
        & (df["tianqi"]=='晴') 
        & (df["aqiLevel"]==1)]

### 使用df.query可以简化查询 ###

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

其中expr为要返回boolean结果的字符串表达式

形如：

*  df.query(‘a<100’)
 *  df.query(‘a < b & b < c’)，或者df.query(’(a<b)&(b<c)’)

df.query可支持的表达式语法：

*  逻辑操作符: &, |, ~
 *  比较操作符: <, <=, ==, !=, >=, >
 *  单变量操作符: -
 *  多变量操作符: +, -, \*, /, %

df.query中可以使用@var的方式传入外部变量

df.query支持的语法来自NumExpr，地址：  
https://numexpr.readthedocs.io/projects/NumExpr3/en/latest/index.html

#### 查询最低温度低于-10度的列表 ####

df.query("yWendu < 3").head(3)

#### 查询最高温度小于30度，并且最低温度大于15度，并且是晴天，并且天气为优的数据 ####

## 查询最高温度小于30度，并且最低温度大于15度，并且是晴天，并且天气为优的数据
    df.query("bWendu<=30 & yWendu>=15 & tianqi=='晴' & aqiLevel==1")

#### 查询温差大于15度的日子 ####

df.query("bWendu-yWendu >= 15").head()

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th></th> 
   <th>ymd</th> 
   <th>bWendu</th> 
   <th>yWendu</th> 
   <th>tianqi</th> 
   <th>fengxiang</th> 
   <th>fengli</th> 
   <th>aqi</th> 
   <th>aqiInfo</th> 
   <th>aqiLevel</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <th>68</th> 
   <td>2018-03-10</td> 
   <td>14</td> 
   <td>-2</td> 
   <td>晴</td> 
   <td>东南风</td> 
   <td>1-2级</td> 
   <td>171</td> 
   <td>中度污染</td> 
   <td>4</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>82</th> 
   <td>2018-03-24</td> 
   <td>22</td> 
   <td>5</td> 
   <td>晴</td> 
   <td>西南风</td> 
   <td>1-2级</td> 
   <td>119</td> 
   <td>轻度污染</td> 
   <td>3</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>83</th> 
   <td>2018-03-25</td> 
   <td>24</td> 
   <td>7</td> 
   <td>晴</td> 
   <td>南风</td> 
   <td>1-2级</td> 
   <td>78</td> 
   <td>良</td> 
   <td>2</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>84</th> 
   <td>2018-03-26</td> 
   <td>25</td> 
   <td>7</td> 
   <td>多云</td> 
   <td>西南风</td> 
   <td>1-2级</td> 
   <td>151</td> 
   <td>中度污染</td> 
   <td>4</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>85</th> 
   <td>2018-03-27</td> 
   <td>27</td> 
   <td>11</td> 
   <td>晴</td> 
   <td>南风</td> 
   <td>1-2级</td> 
   <td>243</td> 
   <td>重度污染</td> 
   <td>5</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

#### 可以使用外部的变量 ####

# 查询温度在这两个温度之间的数据
    high_temperature = 15
    low_temperature = 13

df.query("yWendu<=@high_temperature & yWendu>=@low_temperature").head()

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th></th> 
   <th>ymd</th> 
   <th>bWendu</th> 
   <th>yWendu</th> 
   <th>tianqi</th> 
   <th>fengxiang</th> 
   <th>fengli</th> 
   <th>aqi</th> 
   <th>aqiInfo</th> 
   <th>aqiLevel</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <th>107</th> 
   <td>2018-04-18</td> 
   <td>27</td> 
   <td>14</td> 
   <td>多云~晴</td> 
   <td>西南风</td> 
   <td>3-4级</td> 
   <td>147</td> 
   <td>轻度污染</td> 
   <td>3</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>108</th> 
   <td>2018-04-19</td> 
   <td>26</td> 
   <td>13</td> 
   <td>多云</td> 
   <td>东南风</td> 
   <td>4-5级</td> 
   <td>170</td> 
   <td>中度污染</td> 
   <td>4</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>109</th> 
   <td>2018-04-20</td> 
   <td>28</td> 
   <td>14</td> 
   <td>多云~小雨</td> 
   <td>南风</td> 
   <td>4-5级</td> 
   <td>164</td> 
   <td>中度污染</td> 
   <td>4</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>116</th> 
   <td>2018-04-27</td> 
   <td>25</td> 
   <td>13</td> 
   <td>晴</td> 
   <td>西南风</td> 
   <td>3-4级</td> 
   <td>112</td> 
   <td>轻度污染</td> 
   <td>3</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>119</th> 
   <td>2018-04-30</td> 
   <td>24</td> 
   <td>14</td> 
   <td>多云</td> 
   <td>南风</td> 
   <td>3-4级</td> 
   <td>62</td> 
   <td>良</td> 
   <td>2</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

[resize_m_lfit_w_962_pic_center]: /images/20221119/3e44ba6bff31499fa889cd6063b980f2.png