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2024年2月29日发(作者：黄页直播软件下载 app)
pandas 函数筛选
Pandas 是一个非常流行的 Python 库，用于数据处理和分析。它提供了一系列函数筛选，使用户可以简单而快速地处理和筛选数据。这些函数可以被应用于 Series 和 DataFrame 中的数据，用于数据清洗、数据处理等操作。本文将介绍其中的一些常用函数。
1. loc 和 iloc
loc 和 iloc 都是用于根据条件筛选数据的函数，不同的是 loc
是基于标签 (labeled-based)，而 iloc 是基于位置 (index-based)
的函数。
考虑以下 DataFrame：
```
A B
one 1 2
two 3 4
three 5 6
```
我们可以使用 loc 函数根据标签选出数据：
```python
['one'] #选出标签为'one'的行
['two', 'B'] #选出标签为'two'的行和'B'列的数据
['one':'three', :] #选出标签为'one'到'three'的行和所有列的数据
```
而使用 iloc 函数可以根据位置选取数据：
```python
[0] #选择索引为0的行
[0:2, :] #选出前两行和所有列的数据
```
2. query
query 函数用于根据表达式筛选数据。它支持使用运算符、逻辑表达式等进行数据筛选。
考虑以下 DataFrame：
```
A B
0 1 2
1 3 4
2 5 6
3 7 8
```
我们可以使用 query 函数来筛选数据：
```python
('A > 3') #选出 A 列大于 3 的行
('A > 3 and B < 8') #选出 A 列大于 3 并且 B 列小于 8 的行
```
3. drop
drop 函数用于删除 DataFrame 中的行或列。它可以接受一个或多个标签或位置，或者是传入一个 Boolean 数组。
考虑以下 DataFrame：
```
A B C
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
```
我们可以使用 drop 函数来删除行和列：
```python
([0, 2], axis=0) #删除行索引为 0 和 2 的行
(['B'], axis=1) #删除列标签为 'B' 的列
(df[df['A'] > 5].index) #删除所有 A 列大于 5 的行
```
4. filter
filter 函数用于根据正则表达式筛选数据。它可以选择匹配列名中包含指定字符串的列。
考虑以下 DataFrame：
```
foo1 foo2 bar1 bar2
0 1 2 3 4
1 5 6 7 8
2 9 10 11 12
```
我们可以使用 filter 函数来筛选数据：
```python
(regex='foo') #选出包含 'foo' 的列
```
5. groupby
groupby 函数用于分组和聚合数据。它可以按照指定的列进行分组，并计算分组数据的聚合结果。
考虑以下 DataFrame：
```
Name Age Score
0 Tom 20 90
1 Jack 22 80
2 Tom 21 85
3 Jack 25 85
4 Tom 22 94
```
我们可以使用 groupby 函数来对数据进行分组和聚合：
```python
y('Name')['Score'].mean() #按照 Name 列来分组，计算每组 Score 列的平均值
```
以上是一些常用的 Pandas 函数筛选，它们可以用于数据的清洗和处理，提高了数据处理的效率。在实际的数据分析中，常常需要使用这些函数来处理数据，使得数据更加规范和易于处理。
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