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python - 如何编写函数来动态查询熊猫数据框？

问题描述

假设我有一个 pandas 数据框，我需要从中重复查询行的子集。我想把它包装在一个函数中。查询会有所不同，询问任意数量的列。每列的运算符将始终相同。我正在考虑这样的事情：

df = pd.DataFrame({'A': list('aabbccddeeff'), 'B': list('aaaabbbbcccc'),
                   'C': np.random.randint(5, size=12),
                   'D': np.random.randint(9, size=12)})

def query_df(df, **kwds):
    a_val = kwds.get('a', None)
    b_val = kwds.get('b', None)
    c_val = kwds.get('c', None)        
    d_val = kwds.get('d', None)
    query = 'A in {0} and B == {1} and C > {2} and D < {3}'.format(a_val, b_val, c_val, d_val)
    return df.query(query)

query_dict = {'a':['a', 'b', 'c', 'd'], 'b':'a', 'c':0, 'd':8}
print(query_df(df, **query_dict))

A  B  C  D 
1  a  a  1  6

虽然这可行，但它不允许查询定向到例如列 A 和 C。所有列都被硬编码到查询字符串中！我怎样才能使它更灵活，以便例如以下也可以工作：

query_df(df, {'a':['a', 'b', 'c', 'd'], 'b':'a'})
query_df(df, {'b':'a', 'c':6})
query_df(df, {'d':4})

提前致谢！

标签： pythonpandas

解决方案

为了让您了解如何实现这一目标：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': list('aabbccddeeff'), 'B': list('aaaabbbbcccc'),
                   'C': np.random.randint(5, size=12),
                   'D': np.random.randint(9, size=12)})
print(df)
def query_df(df, dicti):
    d = {
      'a' : 'A in %s' % dicti.get('a'),
      'b' : 'B == %s' % dicti.get('b'),
      'c' : 'C > %s' % dicti.get('c') ,
      'd' : 'D < %s' % dicti.get('d')
    }
    q = []
    for i, j in d.items():
      if i in dicti.keys():
        q.append(j)
        q.append(' and ')
    q = q[:len(q)-1]
    query = ''.join(q)
    print(query)
    return df.query(query)
#di = {'a':['a', 'b', 'c', 'd'], 'b':'"a"', 'c':0, 'd':8}
#di = {'b':'"a"', 'c':6}
#di = {'d':4}
di = {'a':['a', 'b', 'c', 'd'], 'b':'"a"'}
print(query_df(df, di))

正如您可能注意到的，我不得不对 'b' 键 ('b':'"a"') 使用双引号。

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