Python中Pandas条件筛选功能怎么用
发表于:2025-01-31 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年01月31日,这篇文章将为大家详细讲解有关Python中Pandas条件筛选功能怎么用,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。一、准备数据import pandas as
千家信息网最后更新 2025年01月31日Python中Pandas条件筛选功能怎么用
这篇文章将为大家详细讲解有关Python中Pandas条件筛选功能怎么用,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
一、准备数据
import pandas as pd data = pd.read_excel(r'销售数据.xlsx')print(data)
数据如下:
二、以>,<,==,>=,<=来进行选择
"等于"一定是用‘==’,如果用‘=’就不是判断大小了:
例如:筛选销售员是马姐的数据
df = data[data['销售员'] == '马姐']
例如:筛选销售员是马姐的数据且天河店销量大于100的数据
使用 &(且) 和 |(或) 时每个条件都要用小括号括起来
df = data[(data['销售员'] == '马姐') & (data['天河店销量'] > 100)]
三、.isin()
如果要选择某列等于多个数值或者字符串时,要用到.isin(), 我们把df修改了一下(isin()括号里面应该是个list):
例如:筛选天河店销量等于180和200的数据
df = data[data['天河店销量'].isin([180, 200])]
四、.str.contains()实现
平时使用最多的筛选应该是字符串的模糊筛选,在SQL语句里用的是like,在pandas里我们可以用.str.contains()来实现。
例如:筛选销售员含有马字的数据
df = data[data['销售员'].str.contains('马')]
也可以使用 '|' 来进行多个条件的筛选
例如:筛选销售员含有马字的数据或者含有李字的数据
df = data[data['销售员'].str.contains('马|李')]
注意:这个‘|’是在引号内的,而不是将两个字
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