python-pandas实现简单筛选数据功能_python panda数据筛选

一、简述

python的pandas库可以轻松的处理excel中比较难实现的筛选功能，以下简单的介绍几种利用pandas实现筛选功能方式：

二、模块介绍

pandas——专为解决数据分析与处理任务而创建的。

引入模块：

• import pandas as pd ，导入 pandas 包；
• df=pd.read_excel('data.elsx',sheet_name=''sheet1")，加载 Excel 数据；
• 指定文件路径，由于文件在 Python 脚本同目录，直接输入文件名即可
• sheet_name 指定读取哪个工作表、也可以写为sheet_name=0

三、样例

3.1 简单查询

1. 筛选出数据的指定几行数据

   自定义函数变量data

data=df.loc[2:5] #这里的[2:5]表示第3行到第5行内容，[]第一个起始是0，表示数据的第一行
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2. 筛选出数据某列为某值的所有数据记录

df['列名'] = '值'
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3. 多条件匹配时

   自定义函数data_many

 data_many=df[(df['列名1']== ‘列值1’)&(df['列名2']==‘列值2’)]
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4. 多值匹配时

 data_many="列名 in [‘值1’，‘值2’，......]"
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是不是很像SQL的语句：select * from id where name in (‘值1’，‘值2’，‘值3’)

3.2 模式匹配

某列中开头是某值，中间包含某值的模式匹配法，可能在Excel中实现比较困难，但是python就非常简单了。

自定义函数获取返回函数值——cond

1. 开头包含某值的模式匹配

cond=df['列名'].str.startswith('值')
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2. 中间包含某值的模式匹配

cond=df['列名'].str.contains('值')
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3.3 范围区间值筛选

筛选出基于两个值之间的数据：

自定义函数cond

cond=df[(df['列名1']>‘列值1’)&(df['列名1']<‘列值2’)]
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返回列名1介于列值1和列值2之间的数据