今天我们讲一下pandas当中的数据过滤内容，小编之前也写过也一篇相类似的文章，但是是基于文本数据的过滤，大家有兴趣也可以去查阅一下。
下面小编会给出大概20个案例来详细说明数据过滤的方法，首先我们先建立要用到的数据集，代码如下
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"name": ["John","Jane","Emily","Lisa","Matt"],
"note": [92,94,87,82,90],
"profession":["Electrical engineer","Mechanical engineer",
"Data scientist","Accountant","Athlete"],
"date_of_birth":["1998-11-01","2002-08-14","1996-01-12",
"2002-10-24","2004-04-05"],
"group":["A","B","B","A","C"]
})
output
name note profession date_of_birth group
0 John 92 Electrical engineer 1998-11-01 A
1 Jane 94 Mechanical engineer 2002-08-14 B
2 Emily 87 Data scientist 1996-01-12 B
3 Lisa 82 Accountant 2002-10-24 A
4 Matt 90 Athlete 2004-04-05 C
筛选表格中的若干列
代码如下
df[["name","note"]]
output
name note
0 John 92
1 Jane 94
2 Emily 87
3 Lisa 82
4 Matt 90
再筛选出若干行
我们基于上面搜索出的结果之上，再筛选出若干行，代码如下
df.loc[:3, ["name","note"]]
output
name note
0 John 92
1 Jane 94
2 Emily 87
3 Lisa 82
根据索引来过滤数据
这里我们用到的是iloc方法，代码如下
df.iloc[:3, 2]
output
0 Electrical engineer
1 Mechanical engineer
2 Data scientist
通过比较运算符来筛选数据
df[df.note > 90]
output
name note profession date_of_birth group
0 John 92 Electrical engineer 1998-11-01 A
1 Jane 94 Mechanical engineer 2002-08-14 B
dt属性接口
dt属性接口是用于处理时间类型的数据的，当然首先我们需要将字符串类型的数据，或者其他类型的数据转换成事件类型的数据，然后再处理，代码如下
df.date_of_birth = df.date_of_birth.astype("datetime64[ns]")
df[df.date_of_birth.dt.month==11]
output
name note profession date_of_birth group
0 John 92 Electrical engineer 1998-11-01 A
或者我们也可以
df[df.date_of_birth.dt.year > 2000]
output
name note profession date_of_birth group
1 Jane 94 Mechanical engineer 2002-08-14 B
3 Lisa 82 Accountant 2002-10-24 A
4 Matt 90 Athlete 2004-04-05 C
多个条件交集过滤数据
当我们遇上多个条件，并且是交集的情况下过滤数据时，代码应该这么来写
df[(df.date_of_birth.dt.year > 2000) &
(df.profession.str.contains("engineer"))]
output
name note profession date_of_birth group
1 Jane 94 Mechanical engineer 2002-08-14 B
多个条件并集筛选数据
当多个条件是以并集的方式来过滤数据的时候，代码如下
df[(df.note > 90) | (df.profession=="Data scientist")]
output
name note profession date_of_birth group
0 John 92 Electrical engineer 1998-11-01 A
1 Jane 94 Mechanical engineer 2002-08-14 B
2 Emily 87 Data scientist 1996-01-12 B
Query方法过滤数据
Pandas当中的query方法也可以对数据进行过滤，我们将过滤的条件输入
df.query("note > 90")
output
name note profession date_of_birth group
0 John 92 Electrical engineer 1998-11-01 A
1 Jane 94 Mechanical engineer 2002-08-14 B
又或者是
df.query("group=='A' and note > 89")
output
name note profession date_of_birth group
0 John 92 Electrical engineer 1998-11-01 A
nsmallest方法过滤数据
pandas当中的nsmallest以及nlargest方法是用来找到数据集当中最大、最小的若干数据，代码如下
df.nsmallest(2, "note")
output
name note profession date_of_birth group
3 Lisa 82 Accountant 2002-10-24 A
2 Emily 87 Data scientist 1996-01-12 B
df.nlargest(2, "note")
output
name note profession date_of_birth group
1 Jane 94 Mechanical engineer 2002-08-14 B
0 John 92 Electrical engineer 1998-11-01 A
isna()方法
isna()方法功能在于过滤出那些是空值的数据，首先我们将表格当中的某些数据设置成空值
df.loc[0, "profession"] = np.nan
df[df.profession.isna()]
output
name note profession date_of_birth group
0 John 92 NaN 1998-11-01 A
notna()方法
notna()方法上面的isna()方法正好相反的功能在于过滤出那些不是空值的数据，代码如下
df[df.profession.notna()]
output
name note profession date_of_birth group
1 Jane 94 Mechanical engineer 2002-08-14 B
2 Emily 87 Data scientist 1996-01-12 B
3 Lisa 82 Accountant 2002-10-24 A
4 Matt 90 Athlete 2004-04-05 C
assign方法
pandas当中的assign方法作用是直接向数据集当中来添加一列
df_1 = df.assign(score=np.random.randint(0,100,size=5))
df_1
output
name note profession date_of_birth group score
0 John 92 Electrical engineer 1998-11-01 A 19
1 Jane 94 Mechanical engineer 2002-08-14 B 84
2 Emily 87 Data scientist 1996-01-12 B 68
3 Lisa 82 Accountant 2002-10-24 A 70
4 Matt 90 Athlete 2004-04-05 C 39
explode方法
explode()方法直译的话，是爆炸的意思，我们经常会遇到这样的数据集
Name Hobby
0 吕布 [打篮球, 玩游戏, 喝奶茶]
1 貂蝉 [敲代码, 看电影]
2 赵云 [听音乐, 健身]
Hobby列当中的每行数据都以列表的形式集中到了一起，而explode()方法则是将这些集中到一起的数据拆开来，代码如下
Name Hobby
0 吕布 打篮球
0 吕布 玩游戏
0 吕布 喝奶茶
1 貂蝉 敲代码
1 貂蝉 看电影
2 赵云 听音乐
2 赵云 健身
当然我们会展开来之后，数据会存在重复的情况，
df.explode('Hobby').drop_duplicates().reset_index(drop=True)
output
Name Hobby
0 吕布 打篮球
1 吕布 玩游戏
2 吕布 喝奶茶
3 貂蝉 敲代码
4 貂蝉 看电影
5 赵云 听音乐
6 赵云 健身
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