python之pandas数据筛选和csv操作

本博主要总结DaraFrame数据筛选方法(loc,iloc,ix,at,iat),并以操作csv文件为例进行说明1.数据筛选(1)单条件筛选(2)多条件筛选可以使用&(并)与|(

大家好,又见面了,我是全栈君,今天给大家准备了Idea注册码。

  本博主要总结DaraFrame数据筛选方法(loc,iloc,ix,at,iat),并以操作csv文件为例进行说明

1. 数据筛选

    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

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

# 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]]

#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。

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。

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。

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  22
5  30  34

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。

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

In [49]: df.iat[3,0]
Out[49]: 18

2. csv操作

  csv文件内容

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:https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/78471036

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

#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

#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,:])
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