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如何利用Pandas查询选取数据

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利用Pandas查询数据的几种方法

小编写这篇文章的主要目的，主要还是利用Pandas这门工具，去进行编程等一系列的一些操作，比如可以用来进行增删查改等一系列的操作步骤。那么，怎么利用Pandas去查询数据呢？下面就给大家详细解答下。

如何利用Pandas查询选取数据

一、Pandas查询数据的几种方法

1. df[]按行列选取，这种情况一次只能选取行或者列
2. df.loc方法，根据行、列的标签值查询
3. df.iloc方法，根据行、列的数字位置查询，根据索引定位
4. df.query方法

二、Pandas使用df.loc查询数据的方法

1. 使用单个label值查询数据
2. 使用值列表批量查询
3. 使用数值区间进行范围查询
4. 使用条件表达式查询
5. 调用函数查询

注意：以上查询方法既适用于行，也适用于列

示例代码

下面是一些Pandas查询数据的示例代码：

df[]获取c1，c2两列
>>>df[['c1','c2']]

df.c1、获取c1列
>>>df.c1

df['A':'C']、获取索引为A-C行数据
>>>df['A':'C']

df[1:3]、获取2-3行数据
>>>df[1:3]

df.loc方法查询
1. 使用数值区间进行范围查询
>>>df.loc['A':'D',:]

2. 单个label值查询
>>>df.loc['A','c2']

3. 使用列表批量查询
>>>df.loc[['A','B','D'],['c1','c3']]

4. 使用条件表达式查询
>>>df.loc[df['c2']>0.5,:]
>>>df[(df['c2']>0.2)&(df['c3']<0.8)]

5. 使用函数查询
def query_my_data(df):
　　return ((df['c3']>0.2)&(df["c4"]<0.8))
df.loc[query_my_data,:]

df.iloc方法查询
1. 提取2-3行，1-2列数据
>>>df.iloc[1:3,0:2]
2. 提取第二第三行，第4列数据
df.iloc[[1,2],[3]]
3. 提取指定位置单个数值
df.iloc[3,4]

综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。

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