我假设query()和select是DataFrame中的列,df是DataFrame的实例,并且其他变量是标量值:

现在,您必须引用267396558165272222实例:

k1 = df.loc[(df.Product == p_id) & (df.Time >= start_time) & (df.Time < end_time), ['Time', 'Product']]

括号也是必需的,因为query()运算符相对于比较运算符具有较高的优先级。 select运算符实际上是重载按位运算符,其优先级与算术运算符相同,而算术运算符的优先级高于比较运算符。

在query() 0.13中,将提供新的实验267396558165272222688方法。 它与267396558165272222自变量的模子集极为相似:

使用query(),您可以这样做:

df[['Time', 'Product']].query('Product == p_id and Month < mn and Year == yr')

这是一个简单的例子:

In [9]: df = DataFrame({'gender': np.random.choice(['m', 'f'], size=10), 'price': poisson(100, size=10)})

In [10]: df

Out[10]:

gender price

0 m 89

1 f 123

2 f 100

3 m 104

4 m 98

5 m 103

6 f 100

7 f 109

8 f 95

9 m 87

In [11]: df.query('gender == "m" and price < 100')

Out[11]:

gender price

0 m 89

4 m 98

9 m 87

您感兴趣的最终查询甚至可以利用链式比较,如下所示:

k1 = df[['Time', 'Product']].query('Product == p_id and start_time <= Time < end_time')

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