pandas DataFrame 数据筛选

DataFrame 数据筛选
- 数据筛选基本格式
- - contains
  - isin
  - 多个条件与或
- 数据筛选进阶
- - groupby
  - agg
  - np.where

DataFrame 数据筛选

近期使用pandas比较频繁，在进行数据处理的时候经常要用到dataframe的数据筛选功能，这里做个小结。

数据有以下的格式：

columns = [“blockNumber”,“timestamp”,“transactionHash”,“from”,“to”,“creates”,……“isError”]

数据筛选基本格式

初级筛选：

==, !=, >, >=, <, <=

主要用于简单的判断

contains

选取"from"列数据，最后一位为0或a的数据。（数据类型默认str）

data[data['from'].str[-1:].str.contains('0|a')]

contains语句中，可以以’|'符号为分割，添加多个候选项。

这里由于要只选最后一位，需要使用两次 str 方法。

isin

已有一个取值数组，目标是选择数据中，"from"数据的值在取值数组内的数据

targetList = ['0x12','0x1a','0x98', ... , '0x82']
data[data['from'].isin(targetList)]

这里targetList最好保持list的数据类型，使用pandas.Series可能会有意外的错误

反过来，如果目标是选择数据中，"from"数据的值不在取值数组内的数据

targetList = ['0x12','0x1a','0x98', ... , '0x82']
data[`data['from'].isin(targetList)]

仔细注意，这里是在前面加个反引号 ` ，通过反引号来表示取反

多个条件与或

选取的是数据中，"from"列数据的取值在目标数组内，或者"to"列数据取值最后一位为0或a的数据

targetList = ['0x12','0x1a','0x98', ... , '0x82']
data[(data['from'].isin(targetList)) | (data['to'].str[-1:].str.contains('0|a'))]

选取的是数据中，"from"列数据的取值在目标数组内，并且"to"列数据最后一位为0或a的数据

targetList = ['0x12','0x1a','0x98', ... , '0x82']
data[(data['from'].isin(targetList)) & (data['to'].str[-1:].str.contains('0|a'))]

如果是多个条件并列在一起，每个条件都需要用括号括起来。

数据筛选进阶

这里主要介绍一些，跟数据库操作相似的数据筛选，假设数据格式如下：

columns = ['from', 'to', 'weight'] # from,to 都是 str数据，weight是 int 数据

groupby

这里，假设一个需求是，统计from中的值，出现的次数，我们很容易想到可以通过value_counts() 方法直接获取：

pd.DataFrame(data['from'].value_counts())

这里value_counts()得到的是一个pandas.Series
那么更进一步，如果想知道"from"中的每个取值，对应的"to"取值跟"weight"取值分别是多少，可以使用：

pd.DataFrame(data.groupby('from'))

agg

如果要统计的是 from 中的值，每个值对应的weight总和是多少，这时候需要使用到groupby跟agg

pd.DataFrame(data.groupby('from').agg('sum'))

np.where

假设现在的需求是，将from跟to的数据，每一行按照 from > to 的顺序交换（注意不是整列交换）。这时可以使用np.where实现。

    data['from'], data['to']= np.where(data['from'] > data['to'], [data['to'], data['from']], [data['from'], data['to']])

np.where使用格式是：

np.where(condition, Yes, No)

condition 为True时，取值为Yes，为False时，取值是No