Pandas數據查詢的集中如何實現

今天小編給大家分享一下Pandas數據查詢的集中如何實現的相關知識點，內容詳細，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。

Pandas查詢數據的幾種方法

• df.loc方法，根據行、列的標簽值查詢

• df.iloc方法，根據行、列的數字位置查詢

• df.where方法

• df.query方法

.loc既能查詢，又能覆蓋寫入，強烈推薦！

Pandas使用df.loc查詢數據的方法

• 使用單個label值查詢數據

• 使用值列表批量查詢

• 使用數值區間進行范圍查詢

• 使用條件表達式查詢

• 調用函數查詢

以上查詢方法，既使用與行，也適用于列

降維：DataFrame>Series>值

0、進行數據預處理

import pandas as pd

df = pd.read_csv("E:\Python\dataAnalysis\spider\dataFile\weatherData.csv")
# 設置索引為日期
df.set_index("日期", inplace=True)
# print(df.index)
print(df.head())
# 對最高氣溫和最低氣溫進行數值改變
try:
    df.loc[:, "最高氣溫"] = df["最高氣溫"].str.replace("℃", "").astype("int32")
    df.loc[:, "最低氣溫"] = df["最低氣溫"].str.replace("℃", "").astype("int32")
    print(df.head())
except Warning as dw:
    # print(dw)
    pass

1、使用單個label值查詢數據

行或者列，都可以只傳入單個值，實現精確匹配

# 使用單個label值查詢數據
print(df.loc['2022-12-05 星期一', ['天氣', '風向']])
print(type(df.iloc[12]))

2、使用值列表批量查詢

# 使用值列表批量查詢
print(df.loc[['2022-12-04 星期日', '2022-12-05 星期一']])

3、使用數值區間進行范圍查詢

區間：包含開始，也包含結束

# 使用數值區間進行范圍查詢
print(df.loc['2022-12-04 星期日':'2022-12-07 星期二', '最高氣溫':'天氣'])

4、使用條件表達式查詢

bool列表的長度得等于行數或者列數

# 使用條件表達式查詢
print(df.loc[df["最高氣溫"] > 7, :])

5、調用函數查詢

# 調用函數查詢
print(df.loc[lambda df: (df["最高氣溫"] < 20) & (df["最低氣溫"] >= 0), :])

以上就是“Pandas數據查詢的集中如何實現”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲，小編每天都會為大家更新不同的知識，如果還想學習更多的知識，請關注億速云行業資訊頻道。