pandas之数据筛选（后附源数据供大家练习）

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所用数据读取预览：

1.单个条件筛选（筛选男生）

（1）条件书写

（2）取出数据

2.query多条件筛选（筛选总分大于160的男生）

（1）条件写入

注意：

（2）取出数据

 3.筛选文本开头内容（筛选襄阳市的）startswith/endswith

（1）条件书写

（2）取出数据（同1.的方法） 

（3）测试筛选信阳市（小伙伴们自己动手哦） 

4.筛选整个文本中存在的内容contains（太好用啦）

（1）条件书写

（2） 取出数据

5.contains与正则表达式结合进行模糊匹配

（1）条件书写

（2）取出数据

6.筛选日期

（1）方法一（loc筛选某日期或者某日期区间的数据）

A.准备工作

B.筛选1987年出生的数据

C.查询某日期区间内的数据 

（2）方法二（truncate函数筛选某日期之间或之后的数据）

A.truncate函数介绍

B.使用方法

a.准备步骤

 b.进行筛选（before、after）

注意：日期要加引号，否则会报错

7.源数据网盘链接

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所用数据读取预览：

1.单个条件筛选（筛选男生）

（1）条件书写

conditions=data['性别']=='男'

（2）取出数据

data[conditions]

2.query多条件筛选（筛选总分大于160的男生）

（1）条件写入

conditions="性别=='男' and 总分>160"

注意：

          两个条件要用引号引起来

          条件之间用and连接

          引号外双内单，内单外双

          列名不用加引号（如果误加，将会和我一样得到一片飘红）

（2）取出数据

利用query方法将条件写入

data.query(conditions)

 3.筛选文本开头内容（筛选襄阳市的）startswith/endswith

（1）条件书写

这里条件的书写方式不同于前面，条件的组成结构是：数据['列名'].该列数据类型.startswith('匹配的开头文本内容')

conditions=data['地址'].str.startswith('襄阳市')

（2）取出数据（同1.的方法） 

data[conditions]

（3）测试筛选信阳市（小伙伴们自己动手哦） 

4.筛选整个文本中存在的内容contains（太好用啦）

小伙伴们在运用上一方法时是否遇到了这样的困惑，如果要查询信阳市的话，会有一个河南省信阳市的数据被遗漏，别急，接下来要讲解的方法可以完美解决这个问题~~~

这个方法就是：contains！！！这个方法不纠结于你到底是不是在开头或结尾，只要在文本中存在，就能把你揪出来

（1）条件书写

条件的书写只是把上一方法中的startswith换成了contains

conditions=data['地址'].str.contains('信阳市')

（2） 取出数据

data[conditions]

5.contains与正则表达式结合进行模糊匹配

比如我们想要查找家庭地址楼栋是A座的同学，但是因为数据填写标准没有统一，有的同学写的A，而有的同学写的a，这个时候正则表达式就赶来救场了

（1）条件书写

数据['列名'].str.contains('正则表达式')

data['地址'].str.contains('[aA]座')

（2）取出数据

data[conditions]

6.筛选日期

（1）方法一（loc筛选某日期或者某日期区间的数据）

A.准备工作

将出生日期设置为索引，将出生日期列设置为日期格式

data=pd.read_excel(adress,index_col='出生日期',parse_dates=['出生日期'])

B.筛选1987年出生的数据

data.loc['1987']

C.查询某日期区间内的数据 

data.loc['1985-6':'1989-9']

 

（2）方法二（truncate函数筛选某日期之间或之后的数据）

A.truncate函数介绍

truncate函数可以截取某个时期之前或之后的数据，以及某个时间区间内的数据

B.使用方法

a.准备步骤

将日期设置为索引并排序

data=pd.read_excel(adress,index_col='出生日期')
data=data.sort_index()

 b.进行筛选（before、after）

以查询1987-2-06后的数据为例

注意：日期要加引号，否则会报错

           结果是包含所写这天的

           这里我没有写错，查询某日期之后的数据要用before，查询某日期之后的数据要用after

data.truncate(before='1987-2-06')

7.源数据网盘链接

链接：https://pan.baidu.com/s/1pHVfrNpsPgf2j7L_A2sZig 
提取码：1234