需求

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对于一个DataFrame，常常需要筛选出某列为指定值的行。

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df数据如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'code': '000001.SZ 000002.SZ 000006.SZ 000009.SZ'.split(),
                   'open': '1.2 20 3.5 2.8'.split(),
                   'close': np.arange(4), 
                   'high': np.arange(4) * 2})

数据如下：

>>> df
        code open  close  high
0  000001.SZ  1.2      0     0
1  000002.SZ   20      1     2
2  000006.SZ  3.5      2     4
3  000009.SZ  2.8      3     6

问题如下：

1. 找出code为指定值的行
2. 找出open>3的行
3. 找出

布尔索引

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找出符合条件的所有行，即条件判断bool值为true，如找出code为000002.SZ的行：

df[df['code'] == '000002.SZ'] # 判断等式是否成立

这会列出所有使得条件 df[‘code’] == ‘000002.SZ’ 为true的所有行，输出如下：

>>> df[df['code'] == '000002.SZ']
        code open  close  high
1  000002.SZ   20      1     2

位置索引

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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['code'] == '000002.SZ'
pos = np.flatnonzero(mask)
df.iloc[pos]

# 直接根据索引取值
df.iloc[1:2]

输出与之前相同。

标签索引

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适用于DataFrame的行列都是有标签的情形。

如：

# 把要操作的列作为索引
df.index=df['code'] # 将code列作为DataFrame的行索引
df.loc['000002.SZ', :] # 注意，这种根据索引iloc得到的结果不是DataFrame类型，而是Series

# 使用布尔
df.loc[df['code']=='000002.SZ']

结果如下：

>>> df.loc['000002.SZ', :]
code     000002.SZ
open            20
close            1
high             2
Name: 000002.SZ, dtype: object
>>>
>>> df.loc[df['code']=='000002.SZ']
                code open  close  high
code
000002.SZ  000002.SZ   20      1     2

使用API

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适用于数据量比较大的情形，方法为：pd.DataFrame.query。

如：

df.query('code=="000002.SZ"')

# 多条件
df.query('code=="000002.SZ" | code=="000006.SZ"')

结果如下：

>>> df.query('code=="000002.SZ"')
                code open  close  high
code
000002.SZ  000002.SZ   20      1     2
>>>
>>> # 多条件
>>> df.query('code=="000002.SZ" | code=="000006.SZ"')
                code open  close  high
code
000002.SZ  000002.SZ   20      1     2
000006.SZ  000006.SZ  3.5      2     4

小结

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除了上面判断相等的情况，也可以结合条件判断一起使用。

1. 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
2. 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)]
3. 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

df功能强大，且用且总结。

参考

https://www.cnblogs.com/small-bud/p/12380357.html