## 0. 准备

``````import pandas as pd
``````
``````# 准备数据
df
``````
name team Q1 Q2 Q3 Q4
0 Liver E 89 21 24 64
1 Arry C 36 37 37 57
2 Ack A 57 60 18 84
3 Eorge C 93 96 71 78
4 Oah D 65 49 61 86

## 1. 逻辑运算

``````# 1.单列逻辑，返回对应位置是否满足逻辑表达式
df['Q1'] > 30
``````
``````0    True
1    True
2    True
3    True
4    True
Name: Q1, dtype: bool
``````
``````# 索引参与逻辑运算
df.index <= 5
``````
``````array([ True,  True,  True,  True,  True])
``````
``````# 2.多列逻辑，返回对应数据块中每个元素是否满足逻辑表达式
df.loc[:, 'Q1':'Q4'] > 60
``````
Q1 Q2 Q3 Q4
0 True False False True
1 False False False False
2 False False False True
3 True True True True
4 True False True True
``````# 3.多条件组合
(df['Q1'] > 60) & (df['Q2'] > 60) & (df['Q3'] > 60) & (df['Q4'] > 60)
``````
``````0    False
1    False
2    False
3     True
4    False
dtype: bool
``````
``````# 上述结果利布尔序列拥有的all()方法实现，any()是只要有一个True则结果为True
(df.loc[:, 'Q1':'Q4'] > 60).all(axis=1)
``````
``````0    False
1    False
2    False
3     True
4    False
dtype: bool
``````
``````# 或（|）、与（&）、非（~）运算
~((df.loc[:, 'Q1':'Q4'] > 60).all(axis=1))
``````
``````0     True
1     True
2     True
3    False
4     True
dtype: bool
``````
``````### 逻辑运算中常用的几个字符串方法
# 1.name列是否包含A：.str.contains()
df['name'].str.contains('A')
``````
``````0    False
1     True
2     True
3    False
4    False
Name: name, dtype: bool
``````
``````# 2.name列是否出现在列表['Arry','Ack']中
df['name'].isin(['Arry','Ack'])
``````
``````0    False
1     True
2     True
3    False
4    False
Name: name, dtype: bool
``````

## 2. 基于上述逻辑筛选数据

``````# 1.df[]、df.loc[]、df.iloc[]的方括号内均支持上述逻辑表达式
df[df['name'].str.contains('ge')]
``````
name team Q1 Q2 Q3 Q4
3 Eorge C 93 96 71 78
``````# 2.[]内的逻辑表达式输出结果可以是"一个布尔序列"或者"符合格式要求的数据形式"
df[(df.loc[:, 'Q1':'Q4'] > 60).all(axis=1)]
``````
name team Q1 Q2 Q3 Q4
3 Eorge C 93 96 71 78
``````# 第2行
df.iloc[1+1]
``````
``````name    Ack
team      A
Q1       57
Q2       60
Q3       18
Q4       84
Name: 2, dtype: object
``````
``````df.iloc[1+1:3]
``````
name team Q1 Q2 Q3 Q4
2 Ack A 57 60 18 84
``````# 3.[]内的逻辑表达式输出结果也可以是"数据块"
df[df.loc[:, 'Q1':'Q4'] > 60]
``````
name team Q1 Q2 Q3 Q4
0 NaN NaN 89.0 NaN NaN 64.0
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN 84.0
3 NaN NaN 93.0 96.0 71.0 78.0
4 NaN NaN 65.0 NaN 61.0 86.0

## 3. 函数筛选

``````### 1. 使用lambda函数
# 查询最大索引值对应的那一行，只显示'Q1'至'Q4'列
df.loc[lambda x: x.index == max(df.index), 'Q1':'Q4']
``````
Q1 Q2 Q3 Q4
4 65 49 61 86
``````# 列筛选：列名中包含Q的列
df.loc[:, lambda x: x.columns.str.contains('Q')]
``````
Q1 Q2 Q3 Q4
0 89 21 24 64
1 36 37 37 57
2 57 60 18 84
3 93 96 71 78
4 65 49 61 86

## 5. 数据查询 df.query()

``````# df.query()内传入的是字符串形式的逻辑表达式，类似SQL中where从句，因而不支持 df.query('df.name.str.contains('A')')
df.query('name!="Eorge" and Q1>60')
``````
name team Q1 Q2 Q3 Q4
0 Liver E 89 21 24 64
4 Oah D 65 49 61 86
``````# 还支持使用@符号引入变量
a = df.Q1.mean()
df.query('Q1>@a') # @千万不可省略
``````
name team Q1 Q2 Q3 Q4
0 Liver E 89 21 24 64
3 Eorge C 93 96 71 78
``````# df.eval() 输出字符串内逻辑表达式的结果
df.eval('Q1>Q2')
``````
``````0     True
1    False
2    False
3    False
4     True
dtype: bool
``````

## 6. 筛选df.filter()，支持正则表达式、模糊匹配

``````# 传入行名、列名
df.filter(items=['name','Q4'])
``````
name Q4
0 Liver 64
1 Arry 57
2 Ack 84
3 Eorge 78
4 Oah 86
``````# 正则表达式
df.filter(regex='Q', axis=1) #列名包含Q的列，axis=1传入的列名，regex='Q\$'以Q结尾，regex='^Q'以Q开头
``````
Q1 Q2 Q3 Q4
0 89 21 24 64
1 36 37 37 57
2 57 60 18 84
3 93 96 71 78
4 65 49 61 86
``````df.filter(regex='2', axis=0) #索引中含2的行，axis=0传入的索引
``````
name team Q1 Q2 Q3 Q4
2 Ack A 57 60 18 84
``````# name中包含ge的行
df.set_index('name').filter(regex='ge', axis=0)  #.reset_index() 推荐2中的方法
``````
team Q1 Q2 Q3 Q4
name
Eorge C 93 96 71 78

## 7. 按数据类型筛选

``````df.dtypes
``````
``````name    object
team    object
Q1       int64
Q2       int64
Q3       int64
Q4       int64
dtype: object
``````
``````# 只取数值型
df.select_dtypes(include='int64')
``````
Q1 Q2 Q3 Q4
0 89 21 24 64
1 36 37 37 57
2 57 60 18 84
3 93 96 71 78
4 65 49 61 86
``````# 排除数值型
df.select_dtypes(exclude='int64')
``````
name team
0 Liver E
1 Arry C
2 Ack A
3 Eorge C
4 Oah D