在使用pandas进行数据分析时,经常遇到需要过滤信息的场景,此时我们可以用到2种函数,query和filter。 query函数 query函数我认为类似sql语言中的where,可以对dataframe中的特定column进行筛选。具体语法如下: df.query('列名 判断 值'),如df.query('column1 > 2 and column 2<1') 等于 df[df[列名] 判断 值],...
在使用pandas进行数据分析时，经常遇到需要过滤信息的场景，此时我们可以用到2种函数，query和filter。query函数我认为类似sql语言中的where，可以对dataframe中的特定column进行筛选。具体语法如下：df.query('列名 判断 值'),如df.query('column1 > 2 and column 2<1')...
Spark。Spark中实现数据过滤的接口更为单一,有where和filter两个关键字,且二者的底层实现是一致的,所以实际上就只有一种用法。但在具体使用中,where也支持两种语法形式,一种是以字符串形式传入一个类SQL的条件表达式,类似于Pandas中query;另一种是显示的以各列对象执行逻辑判断,得到一组布尔结果,类似于Pandas中loc操...
6. query,提到query,还得多说两句。前面受where容易使人联想到SQL,其实提到query让人想到的仍然是SQL,因为SQL=Structed Query Language,所以query用在DataFrame中其实是提供了一种以类SQL语法执行数据访问的方式,这对熟悉SQL的使用者来说非常有帮助!当然,这种用法一般都可用常规的条件查询替代。 7. filter,说完where...
Spark中实现数据过滤的接口更为单一,有where和filter两个关键字,且二者的底层实现是一致的,所以实际上就只有一种用法。但在具体使用中,where也支持两种语法形式,一种是以字符串形式传入一个类SQL的条件表达式,类似于Pandas中query;另一种是显示的以各列对象执行逻辑判断,得到一组布尔结果,类似于Pandas中loc操作。
df.query('Order_Quantity > 3 and Customer_Fname == "Mary"') 1. 2. between():根据在指定范围内的值筛选行。df[df['column_name'].between(start, end)] 复制 # Filter rows based on values within a range df[df['Order Quantity'].between(3,5)] ...
query("Name.str.contains(@name)") 7. filter filter是另外一个独特的筛选功能。filter不筛选具体数据,而是筛选特定的行或列。它支持三种筛选方式: items:固定列名 regex:正则表达式 like:以及模糊查询 axis:控制是行index或列columns的查询 下面举例介绍下。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio...
df.query('Order_Quantity > 3') #Usingqueryforfilteringrowswithmultiple conditions df.query('Order_Quantity > 3 and Customer_Fname == "Mary"') between():根据在指定范围内的值筛选行。df[df['column_name'].between(start, end)] #Filterrowsbasedonvalueswithina range ...
df.eval()与df.query()类似,也可以用于表达式筛选。 # df.eval()用法与df.query类似df[df.eval("Q1 > 90 > Q3 >10")] df[df.eval("Q1 > `Q2`+@a")] 6、筛选df.filter() df.filter(items=['Q1', 'Q2']) # 选择两列df.filter(regex='Q', axis=1...