query() 函数简介
pandas的query()方法是基于DataFrame列的计算代数式,对于按照某列的规则进行过滤的操作,可以使用query方法。
代码示例
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3, 4, 5, 6], 'b':[1, 2, 3, 4, 5, 6], 'c':[1, 2, 3, 4, 5, 6]}) query_list = [1, 2] df_2 = df.query('c not in @query_list')[['a', 'b']]
使用总结
对于sql中的in或者not in,可以使用query()函数按照某列条件进行过滤,且query()函数返回一个DataFrame,可以直接在后面根据索引获取最终想要的数据。
补充:python query方法_Pandas dataframe.query方法语法
问题:
我想更好地理解PandasDataFrame.query方法以及下面的表达式表示什么:
match = dfDays.query('index > @x.name & price >= @x.target')
@x.name代表什么?
我理解这段代码(一个包含pandas.tslib.Timestamp数据的新列)的结果输出是什么,但不清楚用于获取此最终结果的表达式。
数据:
从这里开始:np.random.seed(seed=1) rng = pd.date_range('1/1/2000', '2000-07-31',freq='D') weeks = np.random.uniform(low=1.03, high=3, size=(len(rng),)) ts2 = pd.Series(weeks ,index=rng) dfDays = pd.DataFrame({'price':ts2}) dfWeeks = dfDays.resample('1W-Mon').first() dfWeeks['target'] = (dfWeeks['price'] + .5).round(2) def find_match(x): match = dfDays.query('index > @x.name & price >= @x.target') if not match.empty: return match.index[0] dfWeeks.assign(target_hit=dfWeeks.apply(find_match, 1))
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。