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在Pandas数据框架集上创建视图

  • Post category:Python

当我们需要分析大量数据时，使用Pandas数据框架集来将数据转换到Python中的数据格式是非常有用的。在处理数据时，我们可能需要创建视图来过滤和操作数据集。本文将介绍如何在Pandas数据框架集上创建视图，具体过程如下：

创建数据框架集

首先，我们需要创建一个样例的数据框架集。我们可以使用pandas模块的DataFrame()函数创建一个数据框架集，如下所示：

import pandas as pd

# 创建数据框架集
data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '孙七'],
    '年龄': [20, 25, 30, 35, 40],
    '性别': ['男', '男', '女', '男', '女'],
    '成绩': [75, 80, 85, 90, 95]
}
df = pd.DataFrame(data)

这样就创建了一个包含姓名、年龄、性别和成绩四列的数据框架集。

创建视图

在Pandas中创建视图有两种方式，即使用loc()方法和query()方法。

使用loc()方法

loc()方法是基于列名和行号来选择数据的。我们可以使用它来创建一个视图。

例如，如果我们想筛选出年龄大于等于30岁的记录，我们可以像下面这样使用loc()方法：

# 创建视图
view = df.loc[df['年龄'] >= 30]
print(view)

输出结果为：

   姓名  年龄 性别  成绩
2  王五  30  女  85
3  赵六  35  男  90
4  孙七  40  女  95

使用query()方法

query()方法是一种更简单的创建视图的方法。它可以根据给定的条件来筛选数据框架集中的记录。

例如，如果我们想筛选出性别为女性的记录，我们可以使用query()方法：

# 创建视图
view = df.query('性别 == "女"')
print(view)

输出结果为：

   姓名  年龄 性别  成绩
2  王五  30  女  85
4  孙七  40  女  95

总结

以上是在Pandas数据框架集上创建视图的完整攻略。通过loc()方法或query()方法创建视图，我们可以非常方便地筛选数据框架集中的记录，以便进行更深入的分析和操作。

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