一文了解Python中如何使用query()进行优雅的查询

import pandas as pddf = pd.DataFrame(    {'A': ['e', 'd', 'c', 'b', 'a'],     'B': ['f', 'b', 'c', 'd', 'e'],     'C': range(0, 10, 2),     'D': range(10, 0, -2),     'E.E': range(10, 5, -1)})

>>> df[df['A'].isin(df['B'])]   A  B  C   D  E.E0  e  f  0  10   101  d  b  2   8    92  c  c  4   6    83  b  d  6   4    7>>> df.loc[df['A'].isin(df['B'])]   A  B  C   D  E.E0  e  f  0  10   101  d  b  2   8    92  c  c  4   6    83  b  d  6   4    7

>>> df.query("A in B")   A  B  C   D  E.E0  e  f  0  10   101  d  b  2   8    92  c  c  4   6    83  b  d  6   4    7

&gt;&gt;&gt; df.query('A in B and C <p>这里 and 也可以用 &amp; 表示。</p><p><strong><span style="font-size: 18px;">引用变量</span></strong></p><p>表达式中也可以使用外部定义的变量，在变量名前用@标明。</p><pre class="brush:js;toolbar:false;">&gt;&gt;&gt; number = 5&gt;&gt;&gt; df.query('A in B &amp; C &gt; @number')   A  B  C  D  E.E3  b  d  6  4    7

>>> df.query('A in B and index > 2')   A  B  C  D  E.E3  b  d  6  4    7

>>> import numpy as np>>> colors = ['yellow']*3 + ['red']*2>>> rank = [str(i) for i in range(5)]>>> index = pd.MultiIndex.from_arrays([colors, rank], names=['color', 'rank'])>>> df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(5, 2),columns=['A', 'B'] , index=index)>>> df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(5, 2),columns=['A', 'B'] , index=index)>>> df             A  Bcolor  rank      yellow 0     0  1       1     2  3       2     4  5red    3     6  7       4     8  9

>>> df.query("color == 'red'")            A  Bcolor rank      red   3     6  7      4     8  9

>>> df.index.names = [None, None]>>> df.query("ilevel_0 == 'red'")       A  Bred 3  6  7    4  8  9>>> df.query("ilevel_1 == '4'")       A  Bred 4  8  9

>>> df.query('A == B | (C + 2 > `E.E`)')   A  B  C  D  E.E2  c  c  4  6    83  b  d  6  4    74  a  e  8  2    6