本篇文章为大家展示了Pandas怎么使用query()优雅的查询，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
对于 Pandas 根据条件获取指定数据，相信大家都能够轻松的写出相应代码，但是如果你还没用过 query，相信你会被它的简洁所折服！
常规用法
先创建一个 DataFrame。
import pandas as pddf = pd.DataFrame( {'A': ['e', 'd', 'c', 'b', 'a'], 'B': ['f', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'C': range(0, 10, 2), 'D': range(10, 0, -2), 'E.E': range(10, 5, -1)})我们现在选取 A列字母出现在B列 的所有行。先看两种常见写法。
>>> df[df['A'].isin(df['B'])] A B C D E.E0 e f 0 10 101 d b 2 8 92 c c 4 6 83 b d 6 4 7>>> df.loc[df['A'].isin(df['B'])] A B C D E.E0 e f 0 10 101 d b 2 8 92 c c 4 6 83 b d 6 4 7下面使用 query() 来实现。
>>> df.query("A in B") A B C D E.E0 e f 0 10 101 d b 2 8 92 c c 4 6 83 b d 6 4 7可以看到使用 query 后的代码简洁易懂，并且它对于内存的消耗也更小。
多条件查询
选取 A列字母出现在B列，并且C列小于D列 的所有行。
>>> df.query('A in B and C < D') A B C D E.E0 e f 0 10 101 d b 2 8 92 c c 4 6 8这里 and 也可以用 & 表示。
引用变量
表达式中也可以使用外部定义的变量，在变量名前用@标明。
>>> number = 5>>> df.query('A in B & C > @number') A B C D E.E3 b d 6 4 7索引选取
选取 A列字母出现在B列，并且索引大于2 的所有行。
>>> df.query('A in B and index > 2') A B C D E.E3 b d 6 4 7多索引选取
创建一个两层索引的 DataFrame。
>>> import numpy as np>>> colors = ['yellow']*3 + ['red']*2>>> rank = [str(i) for i in range(5)]>>> index = pd.MultiIndex.from_arrays([colors, rank], names=['color', 'rank'])>>> df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(5, 2),columns=['A', 'B'] , index=index)>>> df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(5, 2),columns=['A', 'B'] , index=index)>>> df A Bcolor rank yellow 0 0 1 1 2 3 2 4 5red 3 6 7 4 8 9当有多层索引有名称时，通过索引名称直接选取。
>>> df.query("color == 'red'") A Bcolor rank red 3 6 7 4 8 9当有多层索引无名时，通过索引级别来选取。
>>> df.index.names = [None, None]>>> df.query("ilevel_0 == 'red'") A Bred 3 6 7 4 8 9>>> df.query("ilevel_1 == '4'") A Bred 4 8 9特殊字符
对于列名中间有空格或运算符等其他特殊符号，需要使用反引号 ``。
>>> df.query('A == B | (C + 2 > `E.E`)') A B C D E.E2 c c 4 6 83 b d 6 4 74 a e 8 2 6总的来说，query() 用法比较简单，可以快速上手，代码可读性也提高了不少。
上述内容就是Pandas怎么使用query()优雅的查询，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注编程网行业资讯频道。
