一文了解Python中如何使用query()進行優雅的查詢

這篇文章帶大家聊聊一個Python Pandas庫的使用小技巧，介紹一下使用query()優雅查詢的方法，希望對大家有幫助！

對於Pandas 根據條件取得指定數據，相信大家都能夠輕鬆的寫出相應程式碼，但是如果你還沒用過query，相信你會被它的簡潔所折服！

常規用法

先建立一個 DataFrame。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {'A': ['e', 'd', 'c', 'b', 'a'],
     'B': ['f', 'b', 'c', 'd', 'e'],
     'C': range(0, 10, 2),
     'D': range(10, 0, -2),
     'E.E': range(10, 5, -1)})

我們現在選取 A列字母出現在B列 的所有行。先看兩種常見寫法。

>>> df[df['A'].isin(df['B'])]
   A  B  C   D  E.E
0  e  f  0  10   10
1  d  b  2   8    9
2  c  c  4   6    8
3  b  d  6   4    7
>>> df.loc[df['A'].isin(df['B'])]
   A  B  C   D  E.E
0  e  f  0  10   10
1  d  b  2   8    9
2  c  c  4   6    8
3  b  d  6   4    7

下面使用 query() 來實作。

>>> df.query("A in B")
   A  B  C   D  E.E
0  e  f  0  10   10
1  d  b  2   8    9
2  c  c  4   6    8
3  b  d  6   4    7

可以看到使用 query 後的程式碼簡潔易懂，而且它對於記憶體的消耗也更小。

多條件查詢

選取A列字母出現在B列，且C列小於D列 的所有行。

>>> df.query('A in B and C < D')
   A  B  C   D  E.E
0  e  f  0  10   10
1  d  b  2   8    9
2  c  c  4   6    8

這裡 and 也可以用 & 表示。

引用變數

表達式中也可以使用外部定義的變量，在變數名前用@標示。

>>> number = 5
>>> df.query('A in B & C > @number')
   A  B  C  D  E.E
3  b  d  6  4    7

索引選取

選取 A列字母出現在B列，且索引大於2 的所有行。

>>> df.query('A in B and index > 2')
   A  B  C  D  E.E
3  b  d  6  4    7

多重索引選取

建立一個兩層索引的 DataFrame。

>>> import numpy as np
>>> colors = ['yellow']*3 + ['red']*2
>>> rank = [str(i) for i in range(5)]
>>> index = pd.MultiIndex.from_arrays([colors, rank], names=['color', 'rank'])
>>> df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(5, 2),columns=['A', 'B'] , index=index)
>>> df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(5, 2),columns=['A', 'B'] , index=index)
>>> df
             A  B
color  rank      
yellow 0     0  1
       1     2  3
       2     4  5
red    3     6  7
       4     8  9

1、當有多層索引有名稱時，透過索引名稱直接選取。

>>> df.query("color == 'red'")
            A  B
color rank      
red   3     6  7
      4     8  9

2、當有多層索引無名時，透過索引等級來選取。

>>> df.index.names = [None, None]
>>> df.query("ilevel_0 == 'red'")
       A  B
red 3  6  7
    4  8  9
>>> df.query("ilevel_1 == '4'")
       A  B
red 4  8  9

特殊字元

對於列名中間有空格或運算子等其他特殊符號，則需要使用反引號`` 。

>>> df.query('A == B | (C + 2 > `E.E`)')
   A  B  C  D  E.E
2  c  c  4  6    8
3  b  d  6  4    7
4  a  e  8  2    6

總的來說，query() 用法比較簡單，可以快速上手，程式碼可讀性也提高了不少。

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