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| 导读 | 无论您从数据工程师 / 数据分析师转型而来，还是想成为更高效的数据科学家，查询数据帧都是返回所需特定行的一种很有用的方法。值得一提的是，pandas 有一个特定的查询函数，名为 query。 |
无论您从数据工程师 / 数据分析师转型而来，还是想成为更高效的数据科学家，查询数据帧都是返回所需特定行的一种很有用的方法。值得一提的是，pandas 有一个特定的查询函数，名为 query。不过，我将讨论您可以模拟查询、过滤和合并数据的其他方式。我们将介绍您对数据提出的常见场景或问题，将使用 Python 而不是 SQL 来完成。在下面，我将概述使用 Python 编程语言针对 Pandas 数据帧查询行的几个简单方法。
作为数据科学家或数据分析师，我们希望返回数据的特定行。其中一个场景是您希望在同一行代码中运用多个条件。为了展示例子，我创建了名和姓的几个虚假的示例数据，以及他们各自的性别和生日。该数据显示在上面的屏幕截图中。
示例多个条件本质上将回答一个特定的问题，就像您使用 SQL 时一样。问题是，我们的数据中有多少比例的数据是男性或出生于 2010 年至 2021 年之间的人。
下面是将解决这个问题的代码 (有几种方法可以回答这个问题，但这是我的具体方法)：
print(“Percent of data who are Males OR were born between 2010 and 2021:”,
100*round(df[(df[‘Gender’] ==‘M’) | (df[‘Birthdate’] >=‘2010–01–01’) &
(df[‘Birthdate’]
为了更好地直观显示该代码，我还包含了上面相同代码的屏幕截图以及输出 / 结果。您还可以运用这些条件来返回实际行，而不是从总行中获取一小部分或百分比的行。
这是我们执行的命令的顺序：
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如您所见，该代码与您在 SQL 中看到的相似。我个人认为在 pandas 中更容易，因为它可以减少代码，同时还可以在一个简单的地方直观地看到所有代码，无需上下滚动 (但这种格式只是本人青睐的)。
我们可能已经在其他教程中看到了如何将数据帧合并在一起，所以我想添加一种我还没有真正见过的一种独特方法，即按多个特定列合并。在这种情况下，我们想要加入两个数据帧，其中两个字段在它们之间共享。不难看出：如果有更多列，这种方法可能更有用。
我们有第一个数据帧 df，然后我们按第二个数据帧 df2 合并列。这是实现我们预期结果的代码：
merged_df = df.merge(df2, how=’inner’,
left_on=cols,
right_on=cols
)为了更好地直观显示这种合并和代码，我给出了下面的屏幕截图。您会在下面看到第二个数据帧的样子，包括名和姓，就像它们在第一个数据帧中一样，但有一个新的列：Numeric。然后，我们有想要合并的特定列，同时返回列 Gender、Birthdate 和新的 Numeric 列。列其实是诸多列的列表，名为 cols。
如您所见，这种合并数据帧的方式是一种获得可从 SQL 查询获得的同样结果的简单方法。
在本教程中，我们看到您将在 SQL 中执行的两个常见问题或查询，但最终使用 Python 中的 Pandas 数据帧来执行它们。
总而言之，以下是我们所处理的两个场景：
