Pandas > 데이터 Query 방법 (사용빈도 상)
특정 데이터 추출에 정말 많이 사용되는 함수.
비교연산, 논리연산, in 연산, 외부 변수(함수) 참조연산, 인덱스 검색, 문자열 부분검색 가능
쿼리한 결과를 데이터 프레임으로 받거나 해당 데이터 프레임을 덮어 쓰는 식으로 사용
* 컬럼명에 공백이 포함될 경우(backtick, ` ) 으로 감싸 사용해야 함(예제 5번 참조)
Base
DataFrame.query(expr, inplace=False, **kwargs)
Parameters
| 이름 | 자료형 | 설명 |
|---|---|---|
| expr | String | 평가할 쿼리 문자열, 예제에서 추가로 다룸 |
| inplace | Bool | 기본값 False. True로 설정 시 대상 데이터프레임의 쿼리의 결과로 해당 데이터프레임을 덮어 씀 |
Returns
DataFrame or None(inplace=True 일 경우에)
예제
샘플 Code & Result
# sample code
import pandas as pd
animal = [["rabbit", 30, "Warrior - Hero"],
["frog", 5, "Theif - Assassin"],
["bee", 4, "Warrior - Hero"]]
df = pd.DataFrame(animal, columns=["Name","Age","Class"])
print(df)
# result - print(df)
"""
Name Age Class
0 rabbit 30 Warrior - Hero
1 frog 5 Theif - Assassin
2 bee 4 Warrior - Hero
"""
예제 1. 비교 연산자( >, >=, ==, <=, <, != )
# EX 1 :
df_ex1 = df.query("Age >= 5")
print(df_ex1)
# result - print(df_ex1)
"""
Name Age Maple Class
0 rabbit 30 Warrior - Dark Knight
1 frog 5 Theif - Assassin
"""예제 2. in 연산자( in, not in )
# EX 2 :
df_ex2 = df.query("Age not in [5, 30]")
print(df_ex2)
# result - print(df_ex2)
"""
Name Age Maple Class
2 bee 4 Warrior - Hero
"""예제 3. 논리 연산자( and, or, not )
# EX 3 : 논리 연산자 ( and, or, not )
df_ex3 = df.query("(Age >= 5) and (Name == 'rabbit')")
print(df_ex3)
# result - print(df_ex3)
"""
Name Age Maple Class
0 rabbit 30 Warrior - Dark Knight
"""예제 4. index 검색
# EX 4 : index 검색
df_ex4 = df.query("index == 1")
print(df_ex4)
# result - print(df_ex4)
"""
Name Age Maple Class
1 frog 5 Theif - Assassin
"""예제 5. 문자열 부분 검색 ( str.contains, str.startswith, str.endswith )
# EX 5 : 문자열 부분 검색 ( str.contains, str.startswith, str.endswith )
user_name = 'frog'
df_ex5 = df.query("(Age >= 5) and (Name == @user_name) or (`Maple Class`.str.contains('Knight'))")
print(df_ex5)
# result - print(df_ex5)
"""
Name Age Maple Class
0 rabbit 30 Warrior - Dark Knight
1 frog 5 Theif - Assassin
"""Reference
- https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.query.html
- https://m.blog.naver.com/wideeyed/221867273249
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