pandas——条件查询与增删

pandas——条件查询与增删

数据的条件查询

逻辑符号：与（&）、或（ | ）、非（ ~ ），

a[[‘名字’,‘age’,‘sex’]]选出要满足条件的列，[(a.名字==‘狗子’)&(a.age==35)]的中括号中是选择出满足条件的行

&#ad_excel(r'my_excel.xlsx',encoding='gbk')
b&#ad_excel(r'my_excel.xlsx',encoding='gbk')
print(a);print('下面的是进行==与运算==条件') 
print(a[['名字','age','sex']][(a.名字=='狗子')&(a.age==35)]) 
print('下面的是进行==或运算==条件') 
print(a[['名字','age','sex']][(a.名字=='狗子')|(a.age>=25)]) 
print('下面的是进行==非运算==条件') 
print(a[['名字','age','sex']][~((a.名字=='狗子')|(a.名字=='王贵'))])
print('下面是between用法=========')
print(a['age'].between(23,30,inclusive=False))
print('下面是between用法和筛选的配合使用')
print(a[['名字','age','sex']][a['age'].between(23,30,inclusive=False)])
'''名字  age sex
0  王贵   24   男
1  狗子   35   男
2  黑蛋   23   女
3  小五    5   男
4  李四    6   男
5  小红    4   女
6  王贵   24   男
7  狗子   25   男
下面的是进行==与运算==条件名字  age sex
1  狗子   35   男
下面的是进行==或运算==条件名字  age sex
1  狗子   35   男
7  狗子   25   男
下面的是进行==非运算==条件名字  age sex
2  黑蛋   23   女
3  小五    5   男
4  李四    6   男
5  小红    4   女
下面是between用法
0     True
1    False
2    False
3    False
4    False
5    False
6     True
7     True
Name: age, dtype: bool名字  age sex
0  王贵   24   男
6  王贵   24   男
7  狗子   25   男
'''

配合isin（’ 查询列表 '）方法

判断查询对象是存在于表文件中，返回True或False，
注意，放入列表一样的对象，可以放入列表中

a&#ad_excel(r'my_excel.xlsx',encoding='gbk')
print(a[['名字','age','sex']][a['名字'].isin(['王贵'])])
'''名字  age sex
0  王贵   24   男
6  王贵   24   男
'''

配合ains（’ 查询字符 '）方法

可以判断某一列是否有包含某一个字符的一行

a&#ad_excel(r'my_excel.xlsx',encoding='gbk')
print(a);print('下面的内容查找出某一列包含行的数据')
print(a[['名字','age','sex']][a['名字'].ains('小')])
'''名字  age sex
0  王贵   24   男
1  狗子   35   男
2  黑蛋   23   女
3  小五    5   男
4  李四    6   男
5  小红    4   女
6  王贵   24   男
7  狗子   25   男
下面的内容查找出某一列包含行的数据名字  age sex
3  小五    5   男
5  小红    4   女
'''

数据的增删

增加列，df[‘新的列名称’]=[数据]

删除列1，df.drop([‘要删除的列’]，axis=1，inplace=True)

要删除多个列可以使用列表作为参数
inplace的值（True或Fa’l’se）决定是否将原变量中的属性列删除掉
axis=1表示删除列，当axis=0表示删除某行

删除列2，df.drop(labels=（删除行） ，inplace=True)

labels赋值的可以行的索引，这时不能再出现axis的属性

删除列3，del df[‘要删除的列名称’]

删除原文件中的某一列，但只能删除一列

a&#ad_excel(r'my_excel.xlsx',encoding='gbk',sheet_name='蔬菜信息')
print(a);print('下面的内容添加了总价的数据==')
a['总价']=a['单价']*a['数量']
print('下面的内容使用drop删除了支付方式的数据==')
#inplace控制是否改变变量中的数据，当为True时，无返回值
a.drop('付款方式',axis=1,inplace=True) 
print(a)
print('下面的内容使用del删除了总价的数据==')
del a['总价']
print(a)
'''菜名    单价  数量 付款方式
0  白菜  0.80   2   现金
1  萝卜  0.75   4   现金
2  大蒜  2.00   5   现金
3  菠菜  1.00   7   现金
下面的内容添加了总价的数据==
下面的内容使用drop删除了支付方式的数据==菜名    单价  数量    总价
0  白菜  0.80   2   1.6
1  萝卜  0.75   4   3.0
2  大蒜  2.00   5  10.0
3  菠菜  1.00   7   7.0
下面的内容使用del删除了总价的数据==菜名    单价  数量
0  白菜  0.80   2
1  萝卜  0.75   4
2  大蒜  2.00   5
3  菠菜  1.00   7
'''

某一列的位置的修改

1‘先存取，2，再删除原文件该列，3，最后插入到指定位置

a&#ad_excel(r'my_excel.xlsx',encoding='gbk',sheet_name='蔬菜信息')
mid=a['支付方式']
a.drop('支付方式',axis=1,inplace=True)
print(a)
a.insert(0,'支付方式',mid)
print(a)
'''菜名    单价  数量
0  白菜  0.80   2
1  萝卜  0.75   4
2  大蒜  2.00   5
3  菠菜  1.00   7支付方式  菜名    单价  数量
0   现金  白菜  0.80   2
1   现金  萝卜  0.75   4
2   现金  大蒜  2.00   5
3   现金  菠菜  1.00   7
'''

某一个数据的修改

1，先使用loc函数确定需要修改数据的位置，2，再将数据赋值给这些数据

a&#ad_excel(r'my_excel.xlsx',encoding='gbk')
print(a);print('下面是修改后的数据结构！！！！！')
a.loc[a['名字']=='王贵','名字']='小明'
print(a)
'''名字  age sex
0  王贵   24   男
1  狗子   35   男
2  黑蛋   23   女
3  小五    5   男
4  李四    6   男
5  小红    4   女
6  王贵   24   男
7  狗子   25   男
下面是修改后的数据结构！！！！！名字  age sex
0  小明   24   男
1  狗子   35   男
2  黑蛋   23   女
3  小五    5   男
4  李四    6   男
5  小红    4   女
6  小明   24   男
7  狗子   25   男
'''

行或列索引的修改,df.rename(index={原名:新名},inplace=True)

a&#ad_excel(r'my_excel.xlsx',encoding='gbk')
print(a);print('下面是修改columns后的数据结构！！！！！')
a.rename(columns={"名字":'name'},inplace=True)
print(a);print('下面是修改index后的数据结构！！！！！')
a.rename(index={0:'fir'},inplace=True)
print(a)
'''名字  age sex
0  王贵   24   男
1  狗子   35   男
2  黑蛋   23   女
3  小五    5   男
4  李四    6   男
5  小红    4   女
6  王贵   24   男
7  狗子   25   男
下面是修改columns后的数据结构！！！！！name  age sex
0   王贵   24   男
1   狗子   35   男
2   黑蛋   23   女
3   小五    5   男
4   李四    6   男
5   小红    4   女
6   王贵   24   男
7   狗子   25   男
下面是修改index后的数据结构！！！！！name  age sex
fir   王贵   24   男
1     狗子   35   男
2     黑蛋   23   女
3     小五    5   男
4     李四    6   男
5     小红    4   女
6     王贵   24   男
7     狗子   25   男
'''

对数据的分析函数describe()

只是分析数值型数据列信息，不对字符型数据列统计

a&#ad_excel(r'my_excel.xlsx',encoding='gbk')
print(a.describe());print('这后边是一个判断是否有数据')
print(a.describe().loc['count']==0)
'''age  total
count   8.000000    0.0
mean   18.250000    NaN
std    11.609725    NaN
min     4.000000    NaN
25%     5.750000    NaN
50%    23.500000    NaN
75%    24.250000    NaN
max    35.000000    NaN
这后边是一个判断是否有数据
age      False
total     True
Name: count, dtype: bool
'''