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📚【Python】进阶学习：pandas–query()用法详解
🌈 个人主页：高斯小哥 🔥 高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程👈 希望得到您的订阅和支持~ 💡 创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~） 🌵文章目录🌵 🔍一、pandas库简介😊二、query()方法基础📋 示例1：基本用法 😊三、高级用法与技巧📋 示例2：使用逻辑运算符📋 示例3：使用字符串方法 😉四、结合其他pandas功能📋 示例4：结合groupby() 🌈五、总结🤝六、期待与你共同进步 🔍一、pandas库简介pandas是Python中一个非常流行的数据处理库，它提供了大量的数据结构（如Series和DataFrame）以及数据分析工具，使得数据处理变得既简单又高效。在pandas中，query()方法是一个功能强大的函数，允许用户通过字符串表达式来筛选DataFrame中的数据。 😊二、query()方法基础query()方法允许你使用字符串表达式来筛选DataFrame的行。这个表达式类似于你在Python中使用的常规表达式，但是它专门针对DataFrame的列名和值。 📋 示例1：基本用法 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': ['p', 'q', 'r', 's'] } df = pd.DataFrame(data) # 使用query()方法筛选A列大于2的行 filtered_df = df.query('A > 2') print(filtered_df)输出： A B C 2 3 7 r 3 4 8 s 😊三、高级用法与技巧query()方法不仅限于简单的比较操作，你还可以使用逻辑运算符（如&、|）和更复杂的表达式来筛选数据。 📋 示例2：使用逻辑运算符 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': ['p', 'q', 'r', 's'] } df = pd.DataFrame(data) # 筛选A列大于2且B列小于等于7的行 filtered_df = df.query('A > 2 and B |
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