python按照日期筛选excel_【Python代替Excel】6：按条件筛选

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在Excel中，有个筛选的功能，可以根据条件，去筛选想要的数据，之后想删除、想修改、想添加文字，等等都比较方便。在Python中也可以根据条件，去筛选数据。

找出购买金额最多的用户

上篇文章求出购买金额最多的用户ID是A3OXHLG6DIBRW8，

根据用户ID，筛选出这名用户的所有订单：

most_sale_user = amazon_data[amazon_data['UserId']=='A3OXHLG6DIBRW8'] #购买金额最多的用户订单

这个most_sale_user也是一个dataframe结构，可以对它进行后续的处理，如统计、修改等等。

这个amazon_data['UserId']=='A3OXHLG6DIBRW8'是长这样的：

然后再用 amazon_data[amazon_data['UserId']=='A3OXHLG6DIBRW8']去求出等于True的记录。

上面是知道购买最多的用户是A3OXHLG6DIBRW8的情况下，进行的筛选。如果一个新的数据，我并不想先查看哪个最多，想一次性就求出most_sale_user怎么办呢？

前提是有了用户购买金额的分组，也就是：

user_sales = amazon_data.groupby('UserId')['price(yuan)'].sum().sort_values(ascending=False) #每个用户的成交金额

user_sales是一个Series结构，左边是索引，UserId，右边是索引对应的数值。user_sales是按照购买金额降序排列的，第一个记录就是购买金额第一名的用户。那么直接找到第一个记录的索引，也就找到了购买最多的用户ID。

user_sales.index，得到它的所有索引值，即用户ID。user_sales.index[0]就是索引值的第一个。

most_sale_user_0 = amazon_data[amazon_data['UserId']=='A3OXHLG6DIBRW8'] #购买金额最多的用户订单

most_sale_user_1 = amazon_data[amazon_data['UserId']==user_sales.index[0]] #购买金额最多的用户订单等同于上一句

这两句话是同等的，只不过后一句更有灵活性，如果换了一批订单数据，后一句仍旧可以使用。

找出大于均价的订单

上一篇文章，已经求出了订单均价，也就是52.19元：

与上一个找最高金额用户的方式一样，可以直接使用 52.19，但是灵活性低。（写代码一定要注意灵活性和重复使用性，这也是为什么需要写自定义函数的原因，传入不同的数据，可以得到相同的处理步骤。）

greater_mean_0 = amazon_data[amazon_data['price(yuan)']>=52.19]

greater_mean_1 = amazon_data[amazon_data['price(yuan)']>=amazon_data['price(yuan)'].mean()]得到价格大于均值的订单

按条件赋值

比如，新增一列叫“类别”，用来判断订单价格是否大于均价。这就涉及到：先筛选出大于均值、小于均值的两组记录，再分别赋值：大于均值、小于均值。

amazon_data.loc[amazon_data['price(yuan)']>=amazon_data['price(yuan)'].mean(),'类别'] = '大于均值'

于是得到了新的一列【类别】，里面大于均值的订单，都已经赋值了。那么小于均值的，就有两种方法：

amazon_data.loc[amazon_data['price(yuan)']

amazon_data['类别'].fillna('小于均值',inplace=True) #填充空值，要inplace=True，否则不会改变

对，就是将【类别】列填充空值，因为就正反两个选项嘛，大于均值，剩下的就是小于均值了。

别小看这个，如果条件多的时候就很方便了，比如好几个条件，=a的填一个，=b的填一个，=c的填一个，剩下的填一个。如果用条件的话，剩下的还得限制不等于a且不等于b且不等于c，直接用一个填充空值就可以了。

找出某几个用户的订单

比如某几名用户被技术判断为风险用户，需要人工筛选出他们的订单，并判断是否有风险。假如要找出【A3SGXH7AUHU8GW，A1D87F6ZCVE5NK，ABXLMWJIXXAIN，A395BORC6FGVXV】这四名用户的订单：

danger_user = ['A3SGXH7AUHU8GW','A1D87F6ZCVE5NK','ABXLMWJIXXAIN','A395BORC6FGVXV'] #将用户存入list里

danger_order = amazon_data[amazon_data['UserId'].isin(danger_user)] #找出他们的订单 isin()

同样可以用.isin() 找出某些城市、某些商品等等。

找出 9月-10月的订单

之前已经处理过，将字符串格式改成了时间格式：

现在要找出2018.9.1-2018.10.31期间的订单：

date_range_order = amazon_data[(amazon_data['日期date']>='2018-09-01')&(amazon_data['日期date']<'2018-11-01')]

# & 代表与， | 代表或

找出包含“good”评价的订单

good_order = amazon_data[amazon_data['Text'].str.contains('good')]

那么如何找出包含 good或great的呢？很简单，求或；如何找出不包含good的呢？取反。

good_great_order = amazon_data[amazon_data['Text'].str.contains('good|great')] #good 或 great

no_good_order = amazon_data[~amazon_data['Text'].str.contains('good')] #不包含good 没错，前面加一个小波浪就是取反

不同的列，也可以添加条件

比如，要找时间在9月之后的，评价包含good的，全部框在一起就行了

order = amazon_data[(amazon_data['Text'].str.contains('good|great'))&(amazon_data['日期date']>='2018-09-01')]

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