前言：
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对数据筛选，获取指定列的数据，或者 列中特定值的数据
import pandas as pddatalist = { 'brand' : ['Python数据之道','价值前瞻','菜鸟数据之道','Python','Java'], 'A' : [10,2,8,5,14], 'B' : [6,2,12,9,6], 'C' : [12,13,14,15,8], 'D' : [8,6,14,4,8], 'till year' : [4,1,1,30,30]}data = pd.DataFrame(datalist)# 1，筛选 brand 列中，值为 Python数据之道 的列：data1 = data.query('brand == "Python数据之道"')# print(type(data1),'\n',data1) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>'''<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> brand A B C till year0 Python数据之道 10 6 12 4'''# 1.1，使用如下方法，效果一样：data11 = data[data['brand'] == "Python数据之道"]# print(type(data11),'\n',data11) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'># 2，通过数学表达式筛选： 包括 > < + - * /data2 = data.query('A > B')data21 = data.query('A + B > C + D')data22 = data.query('A*2 > C + D')# print(type(data2),'\n',data2) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>'''<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> brand A B C D till year0 Python数据之道 10 6 12 8 44 Java 14 6 8 8 30'''# 3，通过变量筛选，在变量前面添加 @ 符号来实现name = 'Python数据之道'data3 = data.query('brand == @name')# print(type(data3),'\n',data3) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'># 4，通过列表数据筛选：data4 = data.query('brand in ["Python数据之道","菜鸟数据之道"]')# print(type(data4),'\n',data4) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>'''<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> brand A B C D till year0 Python数据之道 10 6 12 8 42 菜鸟数据之道 8 12 14 14 1'''# 5，多条件筛选，都满足：& and,满足其中之一：| ordata5 = data.query('brand in ["Python数据之道","菜鸟数据之道"] and A > 8')# print(type(data5),'\n',data5) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>data51 = data.query('brand in ["Python数据之道","菜鸟数据之道"] | A > 8')# print(type(data51),'\n',data51) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'># 6，列名有空格 或者其他特殊符号的时候，需要使用反引号 ，即ESC下面的按键data6 = data.query('`till year` < 5')# print(type(data6),'\n',data6) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>'''<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> brand A B C D till year0 Python数据之道 10 6 12 8 41 价值前瞻 2 2 13 6 12 菜鸟数据之道 8 12 14 14 1'''# 7，筛选后，选取数据列：data7 = data.query('`till year` < 5')[['brand','A','B']]print(type(data7),'\n',data7) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>'''<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> brand A B0 Python数据之道 10 61 价值前瞻 2 22 菜鸟数据之道 8 12''' 版权声明：
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