Python Pandas条件筛选

筛选是在平时的工作中使用非常频繁的功能了

一、准备数据

import pandas as pddata = pd.read_excel(r'销售数据.xlsx')
print(data)

数据如下：

二、以>，<，==，>=，<=来进行选择（“等于”一定是用‘==’，如果用‘=’就不是判断大小了）：

例如：筛选销售员是马姐的数据

df = data[data['销售员'] == '马姐']

例如：筛选销售员是马姐的数据且天河店销量大于100的数据

使用 &（且）和 |（或）时每个条件都要用小括号括起来

df = data[(data['销售员'] == '马姐') & (data['天河店销量'] > 100)]

三、如果要选择某列等于多个数值或者字符串时，要用到.isin()，我们把df修改了一下（isin()括号里面应该是个list）：

例如：筛选天河店销量等于180和200的数据

df = data[data['天河店销量'].isin([180, 200])]

四、平时使用最多的筛选应该是字符串的模糊筛选，在SQL语句里用的是like，在pandas里我们可以用.str.contains()来实现。

例如：筛选销售员含有马字的数据

df = data[data['销售员'].str.contains('马')]

也可以使用 '|' 来进行多个条件的筛选

例如：筛选销售员含有马字的数据或者含有李字的数据

df = data[data['销售员'].str.contains('马|李')]

注意，这个‘|’是在引号内的，而不是将两个字符串分别引起来。’&‘在这里不能用

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