query函数python,python中的query啥意思
本文带你谈谈使用一个Python熊猫库的小技巧，并介绍使用query()的优雅查询方法，希望对你有所帮助！
对于熊猫根据条件获取指定的数据，相信大家都能轻松的写出相应的代码，但是如果你还没有使用过query，相信你会对它的简单性印象深刻！
00-1010首先创建一个数据帧。
进口熊猫作为pd
df=pd。数据帧(
{A: [e ， d ， c ， b ， a]，
B: [f ， b ， c ， d ， e]，
C:范围(0，10，2)，
D:范围(10，0，-2)，
E.e 3360 range (10，5，-1)})我们现在选择A列字母出现在B列.的所有行来看两种常见的书写方式。
df[df[A]。isin(df[B])]
a B C D E E E
0 e f 0 10 10
1 d b 2 8 9
2 c c 4 6 8
3 b d 6 4 7
df.loc[df[A]。isin(df[B])]
a B C D E E E
0 e f 0 10 10
1 d b 2 8 9
2 c c 4 6 8
3d6 47以下是使用query()实现的。
df . query(“B中的A”)
a B C D E E E
0 e f 0 10 10
1 d b 2 8 9
2 c c 4 6 8
3D647你可以看到使用query后的代码简洁易懂，占用内存也更少。
多条件查询
选择A列字母出现在B列，并且C列小于D列.的所有行
df . query(“B中的A和C中的D”)
a B C D E E E
0 e f 0 10 10
1 d b 2 8 9
C2c468在这里也可以用。
引用变量
还可以在表达式中使用外部定义的变量，在变量名前用@标记。
数字=5
df.query(A in B C @number )
a B C D E E E
索引选取
选择A列字母出现在B列，并且索引大于2.的所有行
df . query( B中的A和索引2 )
a B C D E E E
多索引选取
创建两级索引数据框架。
将numpy作为np导入
颜色=[黄色]*3 [红色]*2
rank=[str(i) for i in range(5)]
索引=pd。multi index . from _ arrays([颜色，等级]，名称=[颜色，等级])
df=pd。DataFrame(np.arange(10))。shape(5，2)，columns=[A ， B]，index=index)
df=pd。DataFrame(np.arange(10))。shape(5，2)，columns=[A ， B]，index=index)
df
有
颜色等级
黄色0 0 1
1 2 3
2 4 5
红色3 6 7
8 91.当有带名称的多级索引时，直接按索引名称选择。
df.query(color==red )
有
颜色等级
红色3 6 7
4 92.当有多个未知索引时，按索引级别选择它们。
df . index . names=[无，无]
df.query(ilevel_0==red )
有
红色3 6 7
4 8 9
df.query(ilevel_1==4 )
有
红色489特殊字符
对于其他特殊符号，如列名中间的空格或运算符，需要使用反引号```。
df.query(A==B (C 2 `E.E `) )
a B C D E E E
2 c c 4 6 8
3 b d 6 4 7
4E826总的来说，query()的用法比较简单，可以快速使用，代码的可读性也提高了很多。
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