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
到此这篇关于python pandas条件筛选功能的文章就介绍到这了,更多相关pandas条件筛选内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com!
黄山市民网:https://www.huangshanshimin.com/