Pandas系列-查询数据的5种方法

今天没有漂亮的PPT，只有干货！！

Pandas查询数据的几种方法

1. df.loc方法，根据行、列的标签值查询
2. df.iloc方法，根据行、列的数字位置查询
3. df.where方法
4. df.query方法

.loc既能查询，又能覆盖写入，强烈推荐！

Pandas使用df.loc查询数据的方法

1. 使用单个label值查询数据
2. 使用值列表批量查询
3. 使用数值区间进行范围查询
4. 使用条件表达式查询
5. 调用函数查询

注意

• 以上查询方法，既适用于行，也适用于列
• 注意观察降维dataFrame>Series>值

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import pandas as pd

0、读取数据

数据为北京2018年全年天气预报
该数据的爬虫教程参见我的Python爬虫系列视频课程

df = pd.read_csv("./datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv")

df.head()

# 设定索引为日期，方便按日期筛选
df.set_index('ymd', inplace=True)

# 时间序列见后续课程，本次按字符串处理
df.index

Index(['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-03', '2018-01-04', '2018-01-05',
       '2018-01-06', '2018-01-07', '2018-01-08', '2018-01-09', '2018-01-10',
       ...
       '2018-12-22', '2018-12-23', '2018-12-24', '2018-12-25', '2018-12-26',
       '2018-12-27', '2018-12-28', '2018-12-29', '2018-12-30', '2018-12-31'],
      dtype='object', name='ymd', length=365)

df.head()

# 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')

df.dtypes

bWendu        int32
yWendu        int32
tianqi       object
fengxiang    object
fengli       object
aqi           int64
aqiInfo      object
aqiLevel      int64
dtype: object

df.head()

1、使用单个label值查询数据

行或者列，都可以只传入单个值，实现精确匹配

# 得到单个值
df.loc['2018-01-03', 'bWendu']

2

# 得到一个Series
df.loc['2018-01-03', ['bWendu', 'yWendu']]

bWendu     2
yWendu    -5
Name: 2018-01-03, dtype: object

2、使用值列表批量查询

# 得到Series
df.loc[['2018-01-03','2018-01-04','2018-01-05'], 'bWendu']

ymd
2018-01-03    2
2018-01-04    0
2018-01-05    3
Name: bWendu, dtype: int32

# 得到DataFrame
df.loc[['2018-01-03','2018-01-04','2018-01-05'], ['bWendu', 'yWendu']]

3、使用数值区间进行范围查询

注意：区间既包含开始，也包含结束

# 行index按区间
df.loc['2018-01-03':'2018-01-05', 'bWendu']

ymd
2018-01-03    2
2018-01-04    0
2018-01-05    3
Name: bWendu, dtype: int32

# 列index按区间
df.loc['2018-01-03', 'bWendu':'fengxiang']

bWendu        2
yWendu       -5
tianqi       多云
fengxiang    北风
Name: 2018-01-03, dtype: object

# 行和列都按区间查询
df.loc['2018-01-03':'2018-01-05', 'bWendu':'fengxiang']

4、使用条件表达式查询

bool列表的长度得等于行数或者列数

简单条件查询，最低温度低于-10度的列表

df.loc[df["yWendu"]<-10, :]

# 观察一下这里的boolean条件
df["yWendu"]<-10

ymd
2018-01-01    False
2018-01-02    False
2018-01-03    False
2018-01-04    False
2018-01-05    False
              ...  
2018-12-27     True
2018-12-28     True
2018-12-29     True
2018-12-30     True
2018-12-31    False
Name: yWendu, Length: 365, dtype: bool

复杂条件查询，查一下我心中的完美天气

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.loc[(df["bWendu"]<=30) & (df["yWendu"]>=15) & (df["tianqi"]=='晴') & (df["aqiLevel"]==1), :]

我哭，北京好天气这么稀少！！

# 再次观察这里的boolean条件
(df["bWendu"]<=30) & (df["yWendu"]>=15) & (df["tianqi"]=='晴') & (df["aqiLevel"]==1)

ymd
2018-01-01    False
2018-01-02    False
2018-01-03    False
2018-01-04    False
2018-01-05    False
              ...  
2018-12-27    False
2018-12-28    False
2018-12-29    False
2018-12-30    False
2018-12-31    False
Length: 365, dtype: bool

5、调用函数查询

# 直接写lambda表达式
df.loc[lambda df : (df["bWendu"]<=30) & (df["yWendu"]>=15), :]

# 编写自己的函数，查询9月份，空气质量好的数据
def query_my_data(df):
    return df.index.str.startswith("2018-09") & df["aqiLevel"]==1

df.loc[query_my_data, :]

本文的代码地址：https://github.com/peiss/ant-learn-pandas
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