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pandas 像SQL一样使用WHERE IN查询条件说明

  • Post category:Python

当使用Pandas进行数据预处理时，常常需要对数据进行筛选、过滤等操作。其中之一就是利用pandas实现SQL中的WHERE IN查询条件，本文将针对此问题进行详细讲解。

WHERE IN 查询条件原理

SQL中的WHERE IN查询条件可以用来查询某个字段是否在一个固定的集合中，其语法如下：

SELECT * 
FROM table_name 
WHERE column_name IN (values);

其中，values表示一个值集合，可以是(1, 2, 3)，也可以是(‘A’, ‘B’, ‘C’)。

在Pandas中，我们可以使用isin()方法实现这个功能，该方法在一系列的值集合（list，set）中进行查询，返回一个布尔mask。

示例

下面，我们通过两个简单的示例来演示如何在Pandas中使用WHERE IN查询条件。

示例1 – 使用子查询

我们有一个简单的数据集，包含了用户的ID和年龄，我们想选择年龄在20岁以下或者超过40岁的用户。在SQL中，我们可以使用WHERE IN子查询实现该需求，具体方式如下：

SELECT *
FROM user
WHERE age NOT BETWEEN 20 AND 40;

在Pandas中，我们也可以使用isin()方法来实现该需求，具体方式如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('user.csv')
df[df['age'].isin([20, 40], inplace=True)]

这里，我们使用了df[‘age’].isin([20, 40])来选择20岁以下和超过40岁的用户。

示例2 – 使用多个条件

在SQL中，我们可以使用WHERE IN查询条件表示多个条件的逻辑关系，例如：

SELECT *
FROM user
WHERE age IN (20, 30) AND name IN ('Alice', 'Bob');

这个查询条件可以表示“年龄为20岁或30岁，且姓名为Alice或Bob的用户”。

在Pandas中，我们也可以使用同样的方式来实现该条件，具体如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('user.csv')
df[df['age'].isin([20, 30]) & df['name'].isin(['Alice', 'Bob'])]

使用上述方式，我们可以轻松地实现where in查询条件的功能。

总结

在Pandas中，可以使用isin()方法实现SQL中的WHERE IN查询条件，同时也可以多个查询条件之间进行逻辑连接，在数据处理中起到重要的作用。

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