Pandas 数据处理(二) - 筛选数据
使用demo.csv举几个栗子~
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6编号,日期,单价,数量
T001,-03-02 12:34:05,100,3
T002,-03-02 13:04:05,200,3
T003,-03-03 18:12:31,30,10
T004,-03-04 20:34:05,400,2
T005,-03-02 20:34:05,500,1
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12import pandas as pd
df = pd.read_csv('demo.csv', index_col='编号') # 指定行标签 label
"""
日期 单价
编号
T001 -03-02 12:34:05 100
T002 -03-02 13:04:05 200
T003 -03-03 18:12:31 30
T004 -03-04 20:34:05 400
T005 -03-02 20:34:05 500
"""
如果不指定 index_col，则会默认生成 0 - 5的行标签，这种情况下，行标签与行号相等。
行标签可以理解为这一行的区别于其他行的标志(类似SQL中的主键)
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9df_without_index_col = pd.read_csv('demo.csv')
"""
编号 日期 单价 数量
0 T001 -03-02 12:34:05 100 3
1 T002 -03-02 13:04:05 200 3
2 T003 -03-03 18:12:31 30 10
3 T004 -03-04 20:34:05 400 2
4 T005 -03-02 20:34:05 500 1
"""
一、选取列
1. 使用方括号1
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10df[['日期', '单价']]
"""
日期 单价
编号
T001 -03-02 12:34:05 100
T002 -03-02 13:04:05 200
T003 -03-03 18:12:31 30
T004 -03-04 20:34:05 400
T005 -03-02 20:34:05 500
"""
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11df[['单价']] # -> DataFrame
"""
单价
编号
T001 100
T002 200
T003 30
T004 400
T005 500
"""
type(df[['单价']]) #
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11df['单价'] # -> Series
"""
编号
T001 100
T002 200
T003 30
T004 400
T005 500
Name: 单价, dtype: int64
"""
type(df['单价']) #
二、选取行
1. 行标签使用loc
可接受2个参数，第一个参数是行标签，第二个参数是列标签
行标签为T002的行
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7df.loc['T002'] # -> Series
"""
日期 -03-02 12:34:05
单价 100
数量 3
Name: T001, dtype: object
"""
行标签从T002到 T004的行(与切片不同，这种情况下包含开头也包含结束)
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8df.loc['T002':'T004'] # -> DataFrame
"""
日期 单价 数量
编号
T002 -03-02 13:04:05 200 3
T003 -03-03 18:12:31 30 10
T004 -03-04 20:34:05 400 2
"""
行标签从T002到最后的行，且只选取单价和数量2列
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10df.loc['T002':, ['单价', '数量']] # -> DataFrame
# 等价于 df.loc['T002':][['单价', '数量']]
"""
单价 数量
编号
T002 200 3
T003 30 10
T004 400 2
T005 500 1
"""
2. 行号使用iloc第1行到倒数第2行
iloc参数是一个slice对象，和python中可迭代对象用法是一致的。[start, end, step)。
下标从0开始，包含开头，不包含结束。
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7df.iloc[1:-2] # -> DataFrame，不包含 -2 行
"""
日期 单价 数量
编号
T002 -03-02 13:04:05 200 3
T003 -03-03 18:12:31 30 10
"""
第1行到最后，隔行取，即行号为单数的行，1,3,5,7,9….
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8df.iloc[1::2] # -> DataFrame，到最后，切片的第二个参数可省略不写
"""
日期 单价 数量
编号
T002 -03-02 13:04:05 200 3
T004 -03-04 20:34:05 400 2
"""
第0行到第3行，第1列到第3列
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8df.iloc[:3, 1:3] # -> DataFrame， 等价于 df.iloc[0:3, 1:3]，0可以省略不写
"""
单价 数量
编号
T001 100 3
T002 200 3
T003 30 10
"""
若没有指定标签列(index_col)，则loc与iloc表现相近
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13df_without_index_col.loc[1:3] # 行标签从1到3的行，行标签是包含结束的。
"""
编号 日期 单价 数量
1 T002 -03-02 13:04:05 200 3
2 T003 -03-03 18:12:31 30 10
3 T004 -03-04 20:34:05 400 2
"""
df_without_index_col.iloc[1:3] # 切片是不包含结束的。
"""
编号 日期 单价 数量
1 T002 -03-02 13:04:05 200 3
2 T003 -03-03 18:12:31 30 10
"""
3. ix兼容处理loc与iloc(deprecated)
loc是根据行标签定位的，iloc是根据行号定位的。
ix的处理逻辑是，通常将传入的参数优先视为行标签，若找不到该标签的情况下，再当做行号取索引。
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22df.ix['T002':'T004'] # 匹配到了行标签，所以和loc表现一致
"""
日期 单价 数量
编号
T002 -03-02 13:04:05 200 3
T003 -03-03 18:12:31 30 10
T004 -03-04 20:34:05 400 2
"""
df.ix[1:3] # 没有匹配到行标签，所以和iloc一致
"""
日期 单价 数量
编号
T002 -03-02 13:04:05 200 3
T003 -03-03 18:12:31 30 10
"""
df_without_index_col.ix[1:3] # 匹配到了行标签 1,2,3，表现与iloc一致
"""
编号 日期 单价 数量
1 T002 -03-02 13:04:05 200 3
2 T003 -03-03 18:12:31 30 10
3 T004 -03-04 20:34:05 400 2
"""
ix方法虽然兼容处理了2种情况，但是建议不要使用，尽量使用loc和iloc明确索引方式。
当前ix方法已经处于 deprecated 状态。
三、简单条件
1. 简单的逻辑判断(, ==, &, |, ~ 等)单价不小于200的记录
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9df[df['单价'] >= 200]
# 等价于 df[~(df['单价'] < 200)]
"""
日期 单价 数量
编号
T002 -03-02 13:04:05 200 3
T004 -03-04 20:34:05 400 2
T005 -03-02 20:34:05 500 1
"""
单价大于等于200且数量大于1的记录(&表示与，|表示或，~表示非)
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7df[(df['单价'] >= 200) & (df['数量'] >= 2)]
"""
日期 单价 数量
编号
T002 -03-02 13:04:05 200 3
T004 -03-04 20:34:05 400 2
"""
四、自定义函数
1. loc
loc函数支持传入自定义的函数进行筛选
筛选总价大于500的记录
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12df.loc[lambda x: x['单价'] * x['数量'] > 500] # 函数入参 x 是整个 DataFrame
"""
日期 单价 数量
编号
T002 -03-02 13:04:05 200 3
T004 -03-04 20:34:05 400 2
"""
# 等价于
def filter_func(x):
print(type(x)) #
return x['单价'] * x['数量'] > 500
df.loc[filter_func]
筛选3月2号的记录
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9# x是整个DataFrame，x['日期']是包含所有记录的Series
df.loc[lambda x: x['日期'].str.startswith('-03-02')]
"""
日期 单价 数量
编号
T001 -03-02 12:34:05 100 3
T002 -03-02 13:04:05 200 3
T005 -03-02 20:34:05 500 1
"""
Series.str()，可以使用Python自带的string相关的方法，构造筛选条件。
2. apply筛选总价大于500的记录
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12df[df.apply(lambda x: x['单价'] * x['数量'] > 500, axis=1)] # 函数入参 x 是一行数据 Series
"""
日期 单价 数量
编号
T002 -03-02 13:04:05 200 3
T004 -03-04 20:34:05 400 2
"""
# 等价于
def filter_func(x):
print(type(x)) #
return x['单价'] * x['数量'] > 500
df[df.apply(filter_func, axis=1)]
axis默认为0，表示遍历列，axis=1，表示遍历行。
筛选3月2号的记录
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10df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
# x表示一行记录(Series)，x['日期']已经是一个具体的日期对象
df[df.apply(lambda x: x['日期'].date() == pd.to_datetime('/03/02').date(), axis=1)]
"""
日期 单价 数量
编号
T001 -03-02 12:34:05 100 3
T002 -03-02 13:04:05 200 3
T005 -03-02 20:34:05 500 1
"""
假如数据中单价包含非数字，需要删除
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7编号,日期,单价,数量
T001,-03-02 12:34:05,100,3
T002,-03-02 13:04:05,200,3
T003,-03-03 18:12:31,30,10
T004,-03-04 20:34:05,400,2
T005,-03-02 20:34:05,500,1
T006,-03-02 20:34:05,$#500,1
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19def filter_func(x):
try:
float(x['单价']) # x是为某一行的数据，x['单价']可以取到该行对应的值
return True
except:
return False
df = pd.read_csv('demo.csv', index_col='编号')
print(df[df.apply(filter_func, axis=1)])
"""
日期 单价 数量
编号
T001 -03-02 12:34:05 100 3
T002 -03-02 13:04:05 200 3
T003 -03-03 18:12:31 30 10
T004 -03-04 20:34:05 400 2
T005 -03-02 20:34:05 500.0 1
"""
附 推荐
本文发表于 -03-21，最后修改于 -12-22。
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