Pandas實現簡單篩選數據功能

一、簡述

python的pandas庫可以輕松的處理excel中比較難實現的篩選功能，以下簡單的介紹幾種利用pandas實現篩選功能方式：

二、模塊介紹

pandas——專為解決數據分析與處理任務而創建的。

引入模塊：

• import pandas as pd ，導入 pandas 包；
• df=pd.read_excel('data.elsx',sheet_name=''sheet1")，加載 Excel 數據；
• 指定文件路徑，由於文件在 Python 腳本同目錄，直接輸入文件名即可
• sheet_name 指定讀取哪個工作表、也可以寫為sheet_name=0

三、樣例

3.1 簡單查詢

1. 篩選出數據的指定幾行數據

   自定義函數變量data

data=df.loc[2:5] #這里的[2:5]表示第3行到第5行內容，[]第一個起始是0，表示數據的第一行

2. 篩選出數據某列為某值的所有數據記錄

df['列名'] = '值'

3. 多條件匹配時

   自定義函數data_many

 data_many=df[(df['列名1']== ‘列值1’)&(df['列名2']==‘列值2’)]

4. 多值匹配時

 data_many="列名 in [‘值1’，‘值2’，......]"

是不是很像SQL的語句：select * from id where name in ('值1'，‘值2’，‘值3’)

3.2 模式匹配

某列中開頭是某值，中間包含某值的模式匹配法，可能在Excel中實現比較困難，但是python就非常簡單了。

自定義函數獲取返回函數值——cond

1. 開頭包含某值的模式匹配

cond=df['列名'].str.startswith('值')

2. 中間包含某值的模式匹配

cond=df['列名'].str.contains('值')

3.3 范圍區間值篩選

篩選出基於兩個值之間的數據：

自定義函數cond

cond=df[(df['列名1']>‘列值1’)&(df['列名1']<‘列值2’)]

返回列名1介於列值1和列值2之間的數據