整理了十个经典的Pandas数据查询案例！

,大家好，我是豆芽
,Pandas的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候。
,,首先，将数据集导入Pandas,output
,,它是一个简单的9999 x 12数据集，是使用Faker创建的，我在最后也会提供本文的所有源代码。
,在开始之前，先快速回顾一下Pandas中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。
,PANDAS中的DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧，但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。
,Pandas的query()函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套。
,在后端Pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值，并返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤Pandas中的DataFrame，需要做的就是在查询函数中指定条件即可。
,在单个条件下进行过滤时，在Query（）函数中表达式仅包含一个条件。返回的输出将包含该表达式评估为真的所有行。
,提取数量为95的所有行，因此逻辑形式中的条件可以写为
,需要将条件写成字符串，即将其包装在双引号“”中。query函数的代码如下
,output
,,看起来很简单。它返回了数量为95的所有行。如果用一般查询的方式可以写成：
,但是，如果想在同一列中再包含一个条件怎么办？
,它在括号符号中又增加了一对方括号，如果是3个条件或者更多条件呢？那么他就变得难以管理。这就是query函数的优势了。
,一个或多个条件下过滤，query()的语法都保持不变
,但是需要指定两个或多个条件进行过滤的方式
,查询数量为95＆单位价格为182 ，这里包含单价的列被称为UnitPrice（USD），因此，条件是,那么代码就是：
,这个查询会报错：
,,但是为什么报错？
,这是因为query()函数对列名有一些限制。列名称UnitPrice（USD）是无效的。我们要使用反引号把列名包含起来。
,output
,,当两个条件满足时，只有3个记录。
,或者我们直接将列名改成合理的格式：,这里就不需要使用反引号了:
,我们现在只需要满足一个条件：
,output
,,它返回满足两个条件中的任意一个条件的所有列。
,我们也可以使用|替代or关键字。
,假设想获得数量不等于95的所有行。最简单的答案是在条件之前使用not关键字或否定操作符〜
,output
,,结果它包含数量不是95的所有行。
,其实这里的条件不一定必须是相等运算符，可以从==，!=，>，<，≥，≤中选择，例如：
,对于文本列过滤时，条件是列名与字符串进行比较。
,请query()表达式已经是字符串。那么如何在另一个字符串中写一个字符串？将文本值包装在单个引号“”中，就可以了。
,想获得即状态“未发货”所有记录，可以在query()表达式中写成如下的形式：
,output
,,它返回所有记录，其中状态列包含值-“未发货”。
,与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。
,除此以外， Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。
,数学操作可以是列中的加，减，乘，除，甚至是列中值或者平方等，如下所示：
,虽然这个二次方的操作没有任何的实际意义，但是我们的示例返回了所有达到要求的行。
,,我们还可以在一个或多个列上包含一些复杂的计算。
,我们随便写一个比较复杂的公式：
,output
,,如果使用最原始的[]的形式，这个公式的查询基本上没法完成，但是使用query()函数则变为简单的多。
,除了数学操作，还在查询表达式中使用内置函数。
,Python内置函数，例如sort()，abs()，factorial()，exp()等，也可以在查询表达式中使用。
,查找单位价格平方根的超过15的行：
,output
,,query()函数还可以在同一查询表达式将函数和数学运算整合使用
,output
,,到目前为止，所有查询示例都是关于数值和文本列的。但是，query()的还不仅限于这些数据类型，对于日期时间值query()函数也可以非常灵活的过滤。
,使用query()函数在日期时间值上进行查询的唯一要求是，包含这些值的列应为数据类型dateTime64 [ns]
,在示例数据中，OrderDate列是日期时间，但是我们的df其解析为字符串，所以我们需要先进行转换：
,为了提取有关日期的有用信息并在query()需要使用dt提取器，dt是一种访问对象，用于提取日期时间，例如DateTime系列的属性。
,获得八月份的所有记录
,output
,,所有记录都是八月份的。OrderDate.dt.month显示了如何使用dt访问者仅提取整个日期值的月份值。
,如果提取2021年8月订购日为15或以上的所有订单，可以写成这样
,output
,,dt很好用并且可以在同一列上结合了多个条件，但表达式似乎太长了。所以可以通过编写更非常简单的表达式来过滤：
,我们直接传递一个符合日期格式的字符串，它会自动的转换并且比较：
,将上面的所有内容整合：,output
,,查询表达式包含了日期时间和文本列条件，它返回了符合查询表达式的所有记录
,上面的查询中都会生成一个新的df。这是因为：query()的第二个参数(inplace)默认false。
,与一般的Pandas提供的函数一样，inplace的默认值都是false，查询不会修改原始数据集。如果我们想覆盖原始df时，需要将inplace=true。但是一定要小心使用inplace=true，因为它会覆盖原始的数据。
,我希望在阅读本文后，您可以更频繁，流利地使用Pandas中的query()函数，因为它可以方便以过滤数据集。这些查询的函数我每天都会或多或少的使用。