Python数据分析之如何利用pandas查询数据示例代码
前言
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，本文将详细给大家介绍关于Python利用pandas查询数据的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。
示例代码
这里的查询数据相当于R语言里的subset功能，可以通过布尔索引有针对的选取原数据的子集、指定行、指定列等。我们先导入一个student数据集：
student = pd.io.parsers.read_csv('C:\\Users\\admin\\Desktop\\student.csv')
查询数据的前5行或末尾5行：
student.head() student.tail()
查询指定的行：
student.ix[[0,2,4,5,7]] #这里的ix索引标签函数必须是中括号[]
查询指定的列：
student[['Name','Height','Weight']].head() #如果多个列的话，必须使用双重中括号
也可以通过ix索引标签查询指定的列：
student.ix[:,['Name','Height','Weight']].head()
查询指定的行和列：
student.ix[[0,2,4,5,7],['Name','Height','Weight']].head()
查询所有女生的信息：
student[student['Sex']=='F']
查询出所有12岁以上的女生信息：
student[(student['Sex']=='F') & (student['Age']>12)]
查询出所有12岁以上的女生姓名、身高和体重：
student[(student['Sex']=='F') & (student['Age']>12)][['Name','Height','Weight']]
上面的查询逻辑其实非常的简单，需要注意的是，如果是多个条件的查询，必须在&（且）或者|（或）的两端条件用括号括起来。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对小牛知识库的支持。
-
本文向大家介绍利用python实现数据分析，包括了利用python实现数据分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1:文件内容格式为json的数据如何解析 2：出现频率统计 3:重新加载module的方法py3 4:pylab中包含了哪些module from pylab import * 等效于下面的导入语句：
-
本文向大家介绍python数据抓取分析的示例代码（python + mongodb），包括了python数据抓取分析的示例代码（python + mongodb）的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文介绍了Python数据抓取分析，分享给大家，具体如下： 编程模块：requests,lxml，pymongo，time，BeautifulSoup 首先获取所有产品的分类网址： 我们在产品分类
-
本文向大家介绍使用Python Pandas进行数据分析，包括了使用Python Pandas进行数据分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在本教程中，我们将看到使用Python pandas库进行的数据分析。图书馆的熊猫都是用C语言编写的。因此，我们在速度上没有任何问题。它以数据分析而闻名。我们在熊猫中有两种类型的数据存储结构。它们是Series和DataFrame。让我们一一看。 1.
-
大家好，欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程。 Pandas 是一个 Python 模块，Python 是我们要使用的编程语言。Pandas 模块是一个高性能，高效率，高水平的数据分析库。
-
在使用Micronaut数据执行显式查询（@query）时，是否可以给出一个countQuery示例来实现分页？在中没有示例https://micronaut-projects.github.io/micronaut-data/latest/guide/#explicitQueries 我必须提出一个如下的问题
-
python 如何分批查询Oracle 就是比如数据库有几万数据第一次查询前100以此类推一直到查询到所有数据