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这篇CFSDN的博客文章Python数据分析之如何利用pandas查询数据示例代码由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
前言 。
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，本文将详细给大家介绍关于Python利用pandas查询数据的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧.
示例代码 。
这里的查询数据相当于R语言里的subset功能，可以通过布尔索引有针对的选取原数据的子集、指定行、指定列等。我们先导入一个student数据集:
|
1
|
student
=
pd.io.parsers.read_csv(
'C:\\Users\\admin\\Desktop\\student.csv'
)
|
查询数据的前5行或末尾5行:
|
1
2
|
student.head()
student.tail()
|
查询指定的行:
|
1
|
student.ix[[
0
,
2
,
4
,
5
,
7
]]
#这里的ix索引标签函数必须是中括号[]
|
查询指定的列:
|
1
|
student[[
'Name'
,
'Height'
,
'Weight'
]].head()
#如果多个列的话，必须使用双重中括号
|
也可以通过ix索引标签查询指定的列:
|
1
|
student.ix[:,[
'Name'
,
'Height'
,
'Weight'
]].head()
|
查询指定的行和列:
|
1
|
student.ix[[
0
,
2
,
4
,
5
,
7
],[
'Name'
,
'Height'
,
'Weight'
]].head()
|
查询所有女生的信息:
|
1
|
student[student[
'Sex'
]
=
=
'F'
]
|
查询出所有12岁以上的女生信息:
|
1
|
student[(student[
'Sex'
]
=
=
'F'
) & (student[
'Age'
]>
12
)]
|
查询出所有12岁以上的女生姓名、身高和体重:
|
1
|
student[(student[
'Sex'
]
=
=
'F'
) & (student[
'Age'
]>
12
)][[
'Name'
,
'Height'
,
'Weight'
]]
|
上面的查询逻辑其实非常的简单，需要注意的是，如果是多个条件的查询，必须在&（且）或者|（或）的两端条件用括号括起来.
总结 。
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对我的支持.
原文链接：http://blog.csdn.net/A632189007/article/details/76165744 。
最后此篇关于Python数据分析之如何利用pandas查询数据示例代码的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python数据分析之如何利用pandas查询数据示例代码的内容请搜索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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