Pandas筛选数据的20种方法

Pandas 是一个在数据科学领域广泛应用的库，具备数据清洗、处理及分析的能力。本文主要介绍了使用 Pandas 进行数据筛选的20种方法，并通过一个简单的DataFrame数据集进行演示。

首先，介绍了如何创建一个简单的DataFrame数据集，包含名字、年龄和城市信息。然后，逐一展示了各种数据筛选技巧：

• 使用 loc[] 通过标签定位进行筛选。
• 使用 iloc[] 通过位置定位进行筛选。
• 通过条件判断筛选特定数据。
• 使用 query() 方法进行条件筛选。
• 利用 isin() 方法筛选指定列表中的值。
• 使用 str.contains() 方法筛选包含特定字符串的数据。
• 通过 between() 方法筛选特定数值范围内的数据。
• 应用 apply() 方法进行自定义条件筛选。
• 使用 dropna() 方法处理缺失值。
• 利用 replace() 方法替换特定的值。
• 使用比较方法 lt(), gt(), le(), ge(), ne() 分别进行小于、大于、小于等于、大于等于、不等于值的筛选。
• 筛选指定列的非空行。
• 结合 sort_values() 和 head() 筛选前N个最大或最小值的记录。
• 使用 astype() 进行类型转换后筛选。
• 利用 idxmax() 或 idxmin() 找到最大或最小值的索引。
• 结合 groupby() 和 transform() 按条件筛选分组数据。

本文通过具体的代码示例解释了如何利用这些方法对数据集进行有效的筛选和分析，这些技巧对于处理各种类型的数据集都是非常有用的。