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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章pandas数据筛选和csv操作的实现方法由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
1. 数据筛选 。
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a b c
0 0 2 4
1 6 8 10
2 12 14 16
3 18 20 22
4 24 26 28
5 30 32 34
6 36 38 40
7 42 44 46
8 48 50 52
9 54 56 58
|
（1）单条件筛选 。
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3
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5
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df[df[
'a'
]>
30
]
# 如果想筛选a列的取值大于30的记录,但是之显示满足条件的b，c列的值可以这么写
df[[
'b'
,
'c'
]][df[
'a'
]>
30
]
# 使用isin函数根据特定值筛选记录。筛选a值等于30或者54的记录
df[df.a.isin([
30
,
54
])]
|
（2）多条件筛选 。
可以使用&（并）与| （或）操作符或者特定的函数实现多条件筛选 。
|
1
2
|
# 使用&筛选a列的取值大于30，b列的取值大于40的记录
df[(df[
'a'
] >
30
) & (df[
'b'
] >
40
)]
|
（3）索引筛选 。
a. 切片操作 。
df[行索引，列索引]或df[[列名1，列名2]] 。
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1
2
3
4
|
#使用切片操作选择特定的行
df[
1
:
4
]
#传入列名选择特定的列
df[[
'a'
,
'c'
]]
|
b. loc函数 。
当每列已有column name时，用 df [ ‘a' ] 就能选取出一整列数据。如果你知道column names 和index，且两者都很好输入，可以选择 .loc同时进行行列选择.
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In [
28
]: df.loc[
0
,
'c'
]
Out[
28
]:
4
In [
29
]: df.loc[
1
:
4
,[
'a'
,
'c'
]]
Out[
29
]:
a c
1
6
10
2
12
16
3
18
22
4
24
28
In [
30
]: df.loc[[
1
,
3
,
5
],[
'a'
,
'c'
]]
Out[
30
]:
a c
1
6
10
3
18
22
5
30
34
|
c. iloc函数 。
如果column name太长，输入不方便，或者index是一列时间序列，更不好输入，那就可以选择 .iloc了，该方法接受列名的index,iloc 使得我们可以对column使用slice（切片）的方法对数据进行选取。这边的 i 我觉得代表index，比较好记点.
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22
23
|
In [
35
]: df.iloc[
0
,
2
]
Out[
35
]:
4
In [
34
]: df.iloc[
1
:
4
,[
0
,
2
]]
Out[
34
]:
a c
1
6
10
2
12
16
3
18
22
In [
36
]: df.iloc[[
1
,
3
,
5
],[
0
,
2
]]
Out[
36
]:
a c
1
6
10
3
18
22
5
30
34
In [
38
]: df.iloc[[
1
,
3
,
5
],
0
:
2
]
Out[
38
]:
a b
1
6
8
3
18
20
5
30
32
|
d. ix函数 。
ix的功能更加强大，参数既可以是索引，也可以是名称，相当于，loc和iloc的合体。需要注意的是在使用的时候需要统一，在行选择时同时出现索引和名称， 同样在同行选择时同时出现索引和名称.
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18
19
20
|
df.ix[
1
:
3
,[
'a'
,
'b'
]]
Out[
41
]:
a b
1
6
8
2
12
14
3
18
20
In [
42
]: df.ix[[
1
,
3
,
5
],[
'a'
,
'b'
]]
Out[
42
]:
a b
1
6
8
3
18
20
5
30
32
In [
45
]: df.ix[[
1
,
3
,
5
],[
0
,
2
]]
Out[
45
]:
a c
1
6
10
3
18
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5
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|
e. at函数 。
根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素，选择列时仅支持列名.
|
1
2
|
In [
46
]: df.at[
3
,
'a'
]
Out[
46
]:
18
|
f. iat函数 。
与at的功能相同，只使用索引参数 。
|
1
2
|
In [
49
]: df.iat[
3
,
0
]
Out[
49
]:
18
|
2. csv操作 。
csv文件内容 。
|
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|
Supplier Name,Invoice Number,Part Number,Cost,Purchase Date
Supplier X,
001
-
1001
,
2341
,$
500.00
,
1
/
20
/
14
Supplier X,
001
-
1001
,
2341
,$
500.00
,
1
/
20
/
14
Supplier X,
001
-
1001
,
5467
,$
750.00
,
1
/
20
/
14
Supplier X,
001
-
1001
,
5467
,$
750.00
,
1
/
20
/
14
Supplier Y,
50
-
9501
,
7009
,$
250.00
,
1
/
30
/
14
Supplier Y,
50
-
9501
,
7009
,$
250.00
,
1
/
30
/
14
Supplier Y,
50
-
9505
,
6650
,$
125.00
,
2002
/
3
/
14
Supplier Y,
50
-
9505
,
6650
,$
125.00
,
2002
/
3
/
14
Supplier Z,
920
-
4803
,
3321
,$
615.00
,
2002
/
3
/
14
Supplier Z,
920
-
4804
,
3321
,$
615.00
,
2002
/
10
/
14
Supplier Z,
920
-
4805
,
3321
,$
615.00
,
2
/
17
/
14
Supplier Z,
920
-
4806
,
3321
,$
615.00
,
2
/
24
/
14
|
（1）csv文件读写 。
关于read_csv函数中的参数说明参考博客：http://www.zzvips.com/article/179603.html 。
|
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|
import
pandas as pd
# 读写csv文件
df
=
pd.read_csv(
"supplier_data.csv"
)
df.to_csv(
"supplier_data_write.csv"
,index
=
None
)
|
（2）筛选特定的行 。
|
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|
#Supplier Nmae列中姓名包含'Z'，或者Cost列中的值大于600
print
(df[df[
"Supplier Name"
].
str
.contains(
'Z'
)])
print
(df[df[
'Cost'
].
str
.strip(
'$'
).astype(
float
) >
600
])
print
(df.loc[(df[
"Supplier Name"
].
str
.contains(
'Z'
))|(df[
'Cost'
].
str
.strip(
'$'
).astype(
float
) >
600.0
),:])
#行中的值属于某个集合
li
=
[
2341
,
6650
]
print
(df[df[
'Part Number'
].isin(li)])
print
(df.loc[df[
'Part Number'
].astype(
int
).isin(li),:])
#行中的值匹配某个模式
print
(df[df[
'Invoice Number'
].
str
.startswith(
"001-"
)])
|
（3）选取特定的列 。
|
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7
|
#选取特定的列
#列索引值,打印1，3列
print
(df.iloc[:,
1
:
4
:
2
])
#列标题打印
print
(df.loc[:,[
"Invoice Number"
,
"Part Number"
]])
#选取连续的行
print
(df.loc[
1
:
4
,:])
|
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://www.cnblogs.com/xiaobingqianrui/p/9996177.html 。
最后此篇关于pandas数据筛选和csv操作的实现方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pandas数据筛选和csv操作的实现方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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