文章目录
- 一、写在前面
- 二、查询方法：`df.loc()`
- 2.1 查询单个值
- 2.2 查询列表对应的值
- 2.3 查询区间内的结果
- 2.4 条件查询
- 2.5 按照函数要求查询
- 三、写在最后
一、写在前面
如果说Pandas最重要的方法是什么，毫无疑问就是查询数据；所以，这节的内容应当是Pandas的核心知识点。能够按我们的要求查询出所需的数据，是我们使用Pandas的最重要功能！ 综上，这节内容十分十分十分十分的重要。
pandas常用的查询函数有：df.loc(),df.iloc(),df.where(),de.query();
函数 | 功能 |
df.loc() | 根据行，列的标签进行查询 |
df.iloc() | 根据行，列的数字位置进行查询 |
df.where() | 可以根据条件返回满足需求的结果 |
de.query() | 可以根据条件返回满足需求的结果 |
以上的几种方法，都可以实现相同的功能，所以我们能够熟练的掌握其中一个就好，这里我推荐df.loc()，因为这个函数可以实现的功能是最多的，一般的应用场景，只要会这个就完全够用了；
二、查询方法：df.loc()
pandas通常碰到的查询需求，有如下五种：按数值，列表，区间，条件，函数五种方法进行查询；
使用的数据如下，大家可以复制到本地进行练习：
Date,天气,高温,低温,风向,风速
2020/7/16,晴,26,21,东风,2
2020/7/17,多云,25,21,西风,3
2020/7/20,小雨,24,15,东北风,5
2020/7/21,多云转晴,22,17,东风,2
2020/7/22,多云,20,16,西风,1
2020/7/23,雷阵雨,20,20,东北风,3
2020/7/24,多云,26,17,西南风,2
2020/7/27,小雨,26,17,东风,3
2020/7/28,多云转晴,25,24,西风,5
2020/7/29,晴,24,23,东北风,2
2020/7/30,晴,22,20,东风,2
2020/7/31,晴,26,22,东风,3
2020/8/3,晴,25,22,西风,2
2020/8/4,多云转晴,24,16,东北风,3
2020/8/5,多云,22,14,东风,5
2020/8/6,雷阵雨,20,12,西风,2
2020/8/7,小雨,20,13,东北风,1
2020/8/10,多云转晴,26,22,西南风,3读入数据：
import pandas as pd
data_path_2=r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\data_select.csv"
df=pd.read_csv(data_path_2,encoding='gbk') # 这里因为我是用Excel保存的csv,所以编码格式是gbk, 大部分时候使用UTF-82.1 查询单个值
通常情况下，使用df.loc()时，只要传入行列名即可返回要查询的值，比如：我们需要查询 2020/7/28 的天气，可以通过：df.loc['2020-7-28','天气'] 来查询，然后我们会发现报错：KeyError: '2020-7-28'； 这里报错的原因是：我们在读取数据的时候，没有将日期设置为索引值；所以我们需要这样做：
方法一：在读入数据的时候设置index
import pandas as pd
data_path_2=r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\data_select.csv"
df=pd.read_csv(data_path_2,encoding='gbk',index_col='Date') # 在这里设置index_col
df=df.dropna(how="all",axis='rows')
print(df.loc['2020/7/28','天气'])
方法二：读入数据后，设置index
import pandas as pd
data_path_2=r"E:\VSCODE\2_numpy_pandas\pandas\data_select.csv"
df=pd.read_csv(data_path_2,encoding='gbk')
df=df.dropna(how="all",axis='rows')
df = df.set_index(['Date']) # 设置index
print(df.loc['2020/7/28','天气'])
2.2 查询列表对应的值
- 要求：需要查询 2020/7/28 ，29,30 三天的天气
df.loc[['2020/7/28','2020/7/29','2020/7/30'],'天气']
- 要求：需要查询 2020/7/28 ，29,30 三天的天气，最高温度，最低温度
df.loc[['2020/7/28','2020/7/29','2020/7/30'],['天气','高温','低温']]
2.3 查询区间内的结果
可以使用 : 来查询区间内的结果，行与列均可以使用，举例如下：
- 要求：查询2020/7/28 ~ 2020/8/3 的所有天气情况；
df.loc['2020/7/28':'2020/8/3','天气':'风速']
2.4 条件查询
- 要求：查询最低温度大于22度的天气；
df.loc[df['低温']>22,:] # 后面的冒号指所有的列
- 要求：多条件查询，查询低温小于22℃，高温大于23℃，天气为晴的天气；
df.loc[(df['低温']<22) & (df['高温']>23) & (df['天气']=='晴'),:]
2.5 按照函数要求查询
- 要求：查询7月份的晴天
方法一：使用上面的条件查询的方法
df.loc[(df.index.str.startswith('2020/7') & (df['天气']=='晴'))]
方法二：使用函数查询的方法
def func(df):
return df.index.str.startswith('2020/7') & (df['天气']=='晴')
df.loc[func,:]
三、写在最后
pandas的查询方法有非常多，在刚开始学的时候会让我们眼花缭乱，我推荐的方法是：不学那么多，先只学这一个方法，就足够我们使用了。 等这个方法已经炉火纯青后，再学习别的方法；
今天的分享就到这里啦~
