一、准备数据

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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