数据过滤在数据分析过程中具有极其重要的地位，因为在真实世界的数据集中，往往存在重复、缺失或异常的数据。
pandas提供的数据过滤功能可以帮助我们轻松地识别和处理这些问题数据，从而确保数据的质量和准确性。

今天介绍的query函数，为我们提供了强大灵活的数据过滤方式，有助于从复杂的数据集中提取有价值的信息，提高分析的效率。

1. 准备数据

下面的示例中使用的数据采集自链家网的真实房屋成交数据。
数据下载地址：databook.top/。

导入数据：

python
复制代码
import pandas as pd

fp = "D:/data/南京二手房交易/南京建邺区.csv"

df = pd.read_csv(fp)
df.head()

2. query 使用示例

query提供的查询接口非常灵活，可以用类似sql的方式组合查询条件。

2.1. 比较

比较是最常用的过滤手段，
比如：相等比较，检索2023年3月1日的成交数据。

python
复制代码
df.query('dealDate == "2023.03.01"').head()

同样，也可以进行大于或者小于的比较：

python
复制代码
# 成交总价大于1000万的房屋
df.query('totalPrice > 1000').head()

python
复制代码
# 成交总价小于100万的房屋
df.query('totalPrice < 100').head()

2.2. 多条件组合

在query函数中组合查询条件也非常简单，它的查询字符串中可以直接使用逻辑运算符。
比如，逻辑与的查询，用 & 来连接查询条件。

python
复制代码
# 总价大于1000万，且每平米单价小于6万的房屋
df.query('totalPrice > 1000 & unitPrice < 60000').head()

逻辑或的查询，用|来连接查询条件。

python
复制代码
# 总价小于200万，或者每平米单价小于3万的房屋
df.query('totalPrice < 200 | unitPrice < 30000').head()

因为是逻辑或，两个条件满足一个就行，所以查询出的数据有总价大于200万，也有单价大于3万的数据。

还有一个逻辑非的运算，用 not 关键字来表示。

2.3. 模糊查询

除了比较，也可以对字符串进行模糊查询，类似sql中的LIKE检索。
比如，查询名称包含万科的楼盘。

python
复制代码
# 名称包含万科
df.query('name.str.contains("万科")').head(5)

包含的字符串也支持正则表达式匹配，比如，查询万科楼盘中3室的房屋。

python
复制代码
df.query('name.str.contains("万科.*3室")').head(5)

2.4. 匹配列表

查询时，可以匹配某个列表中的一项，类似于SQL中的IN检索。
比如，查询任意三个日期的房屋成交信息，且总价大于500万。

python
复制代码
dates = ["2023.02.28", "2022.12.11", "2022.04.10"]
df.query('totalPrice > 600 & dealDate == @dates').head(5)

3. 总结

pandas的DataFrame提供了各种过滤检索数据的方式，与之相比，query函数允许用户以字符串的形式对DataFrame进行查询操作。
这样的好处有：

1. 直观易读：类似SQL的语法，且查询语句以字符串形式表示，易于理解和阅读，有助于提高代码的可读性
2. 灵活性高：支持复杂的查询条件，可以通过逻辑运算符组合多个条件，也支持模糊的匹配方式
3. 减少代码量：可以减少编写过滤和条件判断的代码量，使代码更加简洁
4. 易于调试：由于查询语句以字符串形式表示，因此在调试过程中可以轻松地打印和查看查询条件

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