【跟着stackoverflow学Pandas】Select rows from a DataFrame based on values in a column -pandas 筛选

最近做一个系列博客，跟着stackoverflow学Pandas。

专栏地址：http://blog.csdn.net/column/details/16726.html

以 pandas作为关键词，在stackoverflow中进行搜索，随后安照 votes 数目进行排序： https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas?sort=votes&pageSize=15

Select rows from a DataFrame based on values in a column -pandas 筛选

https://stackoverflow.com/questions/17071871/select-rows-from-a-dataframe-based-on-values-in-a-column-in-pandas

pandas的筛选功能，跟excel的筛选功能类似，但是功能更强大。

在SQL数据中， 我们可以用这样的语句：

select * from table where colume_name = some_value.

bool 索引

在Pandas的DataFrame格式中可以采用 bool 值作为索引，选取数据行。比如：

import pandas as pd # Create data set d = {'foo':[100, 111, 222], 'bar':[333, 444, 555]} df = pd.DataFrame(d) # Full dataframe: df # Shows: # bar foo # 0 333 100 # 1 444 111 # 2 555 222 # bool 值索引 df[[True, False, True]] # 或 df.loc[[True, False, True]] # 都可以得到 # bar foo #0 333 100 #1 444 111

所以，如果想通过数值来对行进行筛选，我们可以通过构造bool值来选择DataFrame的行

df[df['column_name'] == some_value] 如果是数值型，也可以采用 >/<

df[df['column_name'].isin(some_values)] some_values 可以是单个变量，也可以是list 或者迭代器

组合多种条件

df[(df['column_name'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)] df[(df['column_name'] == some_value) | df['other_column'].isin(some_values)] #注意，& | 的优先级很高，所以每个条件都需要一个括号 不等于，可以使用 df[~df['column_name'].isin(some_values)] df[df['column_name'] != some_value]

np.where

与上面所述的方法有所不同， np.where 返回的是行的位置，所以在获取行时不能采用df， 要采用df.loc 或者 df.iloc

np.where(df.A.values=='foo') # (array([0, 2, 4, 6, 7]),) df.iloc[np.where(df.A.values=='foo')]

query

DataFrame 提供了query函数，方便我们可以采用表达式来进行数据的筛选。

参考： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/indexing.html#indexing-query

n = 10 df = pd.DataFrame(np.random.randint(n, size=(n, 2)), columns=list('bc')) # b c # 0 9 0 # 1 1 2 # 2 2 4 # 3 7 6 # 4 6 4 # 5 4 7 # 6 2 9 # 7 4 8 # 8 6 2 # 9 9 0 df.query('index > b > c') # b c # 8 6 2 #可以采用的表达式很多,比如 df.query('(a < b) & (b < c)') df.query('a < b and b < c') df.query('color == "red"')

时间测评

import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(), 'B': 'one one two three two two one three'.split()}) df.iloc[np.where(df.A.values=='foo')] %timeit df.iloc[np.where(df.A.values=='foo')] #1000 loops, best of 3: 274 µs per loop %timeit df.loc[np.where(df.A.values=='foo')] #1000 loops, best of 3: 342 µs per loop %timeit df.loc[df['A'] == 'foo'] #1000 loops, best of 3: 347 µs per loop %timeit df[df['A'] == 'foo'] #1000 loops, best of 3: 354 µs per loop %timeit df.loc[df['A'].isin(['foo'])] #1000 loops, best of 3: 265 µs per loop %timeit df[df.A=='foo'] #1000 loops, best of 3: 357 µs per loop %timeit df.query('(A=="foo")') #1000 loops, best of 3: 943 µs per loop

可以发现采用 df.iloc[np.where(df.A.values=='foo')]和 df.loc[df['A'].isin(['foo'])] 速度比较快， 而采用query的方法比较慢。

df.loc[df['A'] == 'foo'] 速度快于 df[df['A'] == 'foo']