揭秘Pandas高效数据筛选与排序技巧，轻松掌握数据分析核心技能

引言

数据分析是当今数据驱动的世界中弗成或缺的一部分。Pandas，作为Python中一个功能富强的数据处理库，在数据分析范畴扮演着至关重要的角色。本文将深刻探究Pandas中的数据挑选与排序技能，帮助你更高效地处理跟分析数据。

数据挑选技能

1. 切片（Slicing）

切片是Pandas中最基本的数据挑选方法之一。你可能利用方括号（[]）来抉择DataFrame中的行跟列。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, 40]
})

# 抉择第一行
print(df.iloc[0])

# 抉择第一列
print(df.iloc[:, 0])

# 抉择第二行到第四行
print(df.iloc[1:])

# 抉择第一列到第三列
print(df.iloc[:, 1:])

2. .loc 跟 .iloc

.loc 跟 .iloc 是基于标签跟整数地位的数据抉择方法。

# 利用.loc抉择特定行跟列
print(df.loc[df['Name'] == 'Alice', ['Name', 'Age']])

# 利用.iloc抉择特定行跟列
print(df.iloc[1:3, 0:2])

3. .query()

.query() 方法容许你利用类似SQL的语法来挑选数据。

print(df.query('Age > 30'))

4. isin()

isin() 方法用于检查某个值能否存在于序列中。

print(df[df['Name'].isin(['Alice', 'Bob'])])

数据排序技能

1. .sort_values()

.sort_values() 方法可能根据一列或多列对数据停止排序。

print(df.sort_values(by='Age'))

2. .sort_index()

.sort_index() 方法可能根据索引对数据停止排序。

df.set_index('Name', inplace=True)
print(df.sort_index())

3. .nlargest() 跟 .nsmallest()

nlargest() 跟 nsmallest() 方法可能前去指定命量的大年夜值或小值。

print(df.nlargest(2, 'Age'))
print(df.nsmallest(2, 'Age'))

高等挑选与排序技能

1. 复合前提挑选

你可能利用逻辑运算符来组合多个前提。

print(df[(df['Age'] > 25) & (df['Name'].str.contains('A')]])

2. 利用函数停止挑选

你可能利用Pandas供给的函数或自定义函数停止挑选。

print(df[df['Age'].apply(lambda x: x > 30)])

总结

控制Pandas的数据挑选与排序技能对数据分析至关重要。经由过程本文的介绍，你应当可能更高效地处理跟分析数据。一直练习跟现实这些技能，你将可能更好地利用Pandas停止数据分析跟建模。