根据其他列中的值更快地查询pandas数据框中的值

在pandas中，可以使用query()方法来根据其他列的值更快地查询DataFrame中的值。

query()方法可以接受一个布尔表达式作为参数，该表达式描述了需要查询的条件。查询的结果将返回满足条件的行。

以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, 40],
    'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用query()方法查询年龄大于等于35的人
result = df.query('Age >= 35')

print(result)

输出结果为：

      Name  Age   City
2  Charlie   35  Paris
3    David   40  Tokyo

在这个例子中，我们使用query()方法查询了年龄大于等于35的人，并返回了满足条件的行。

使用query()方法的优势在于它可以通过表达式轻松地构建复杂的查询条件，避免了繁琐的条件语句。它还能够利用pandas的内部优化机制，提高查询的性能。

适用场景：

• 当数据量较大时，使用query()方法可以提高查询的效率，减少运行时间。
• 当需要根据多个列的值进行复杂查询时，使用query()方法可以更简洁地表达查询条件。

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