Python Pandas查询函数

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，提供了丰富的数据结构和数据分析功能，是Python生态系统中最受欢迎的数据处理库之一。

Pandas查询函数是Pandas库中用于查询和筛选数据的函数集合。以下是一些常用的Pandas查询函数：

1. loc：通过标签索引选取数据。可以使用单个标签或标签列表来选择行和列。
   • 优势：可以通过标签进行精确的数据选择和操作。
   • 应用场景：适用于需要根据标签进行数据筛选和操作的场景。
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• iloc：通过位置索引选取数据。可以使用整数索引或整数索引列表来选择行和列。
  • 优势：可以通过位置进行数据选择和操作，更适合于数值索引的情况。
  • 应用场景：适用于需要根据位置进行数据筛选和操作的场景。
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• query：使用表达式查询数据。可以使用类似SQL的表达式来筛选数据。
  • 优势：可以使用类似SQL的语法进行复杂的数据筛选和操作。
  • 应用场景：适用于需要进行复杂条件查询的场景。
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• isin：判断数据是否在给定的列表中。
  • 优势：可以方便地判断数据是否在给定的列表中。
  • 应用场景：适用于需要判断数据是否在给定列表中的场景。
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• where：根据条件筛选数据，并将不满足条件的数据替换为NaN。
  • 优势：可以根据条件筛选数据，并对不满足条件的数据进行替换。
  • 应用场景：适用于需要根据条件筛选数据并替换的场景。
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• between：判断数据是否在给定的范围内。
  • 优势：可以方便地判断数据是否在给定的范围内。
  • 应用场景：适用于需要判断数据是否在给定范围内的场景。
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• duplicated：判断数据是否重复。
  • 优势：可以方便地判断数据是否重复。
  • 应用场景：适用于需要判断数据是否重复的场景。
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• drop_duplicates：删除重复的数据。
  • 优势：可以方便地删除重复的数据。
  • 应用场景：适用于需要删除重复数据的场景。
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以上是一些常用的Pandas查询函数，可以根据具体的需求选择合适的函数进行数据查询和筛选。更多Pandas查询函数的详细信息和用法可以参考Pandas官方文档。