在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能:
select * from table where column_name = some_value;
pandas中获取数据的有以下几种方法:
- 布尔索引
- 位置索引
- 标签索引
- 使用API
假设数据如下:
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(), 'B': 'one one two three two two one three'.split(), 'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})
布尔索引
该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value),如找出列A中所有值等于foo
df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立
位置索引
使用iloc方法,根据索引的位置来查找数据的。这个例子需要先找出符合条件的行所在位置
mask = df['A'] == 'foo' pos = np.flatnonzero(mask) # 返回的是array([0, 2, 4, 6, 7]) df.iloc[pos] #常见的iloc用法 df.iloc[:3,1:3]
标签索引
如何DataFrame的行列都是有标签的,那么使用loc方法就非常合适了。
df.set_index('A', append=True, drop=False).xs('foo', level=1) # xs方法适用于多重索引DataFrame的数据筛选 # 更直观点的做法 df.index=df['A'] # 将A列作为DataFrame的行索引 df.loc['foo', :] # 使用布尔 df.loc[df['A']=='foo']
使用API
pd.DataFrame.query
方法在数据量大的时候,效率比常规的方法更高效。
df.query('A=="foo"') # 多条件 df.query('A=="foo" | A=="bar"')
数据提取不止前面提到的情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:
1、筛选出列值等于标量的行,用==
df.loc[df['column_name'] == some_value]
2、筛选出列值属于某个范围内的行,用isin
df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # some_values是可迭代对象
3、多种条件限制时使用&,&的优先级高于>=或<=,所以要注意括号的使用
df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)]
4、筛选出列值不等于某个/些值的行
df.loc[df['column_name'] != 'some_value'] df.loc[~df['column_name'].isin('some_values')] #~取反
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
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