如何利用DataFrame对数据进行筛选

如何利用DataFrame对数据进行筛选？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

DataFrame筛选数据

python中pandas下的DataFrame是一个很不错的数据结构，附带了许多操作、运算、统计等功能。

如何从一个DataFrame中筛选中出一个元素呢。

以tushare返回的交易日信息为例。

df = ts.trade_cal()

数据如下：

  calendarDate isOpen
0  1990/12/19  1
1  1990/12/20  1
2  1990/12/21  1
3  1990/12/22  0
4  1990/12/23  0
5  1990/12/24  1
6  1990/12/25  1
7  1990/12/26  1
8  1990/12/27  1
9  1990/12/28  1
10  1990/12/29  0
11  1990/12/30  0
12  1990/12/31  1
13  1991/1/1  0
14  1991/1/2  1
15  1991/1/3  1
16  1991/1/4  1
17  1991/1/5  0
18  1991/1/6  0
19  1991/1/7  1
20  1991/1/8  1
21  1991/1/9  1
22  1991/1/10  1
23  1991/1/11  1
24  1991/1/12  0
25  1991/1/13  0
26  1991/1/14  1
27  1991/1/15  1
28  1991/1/16  1
29  1991/1/17  1
...   ...  ...
9845 2017/12/02  0
9846 2017/12/03  0
9847 2017/12/04  1
9848 2017/12/05  1
9849 2017/12/06  1
9850 2017/12/07  1
9851 2017/12/08  1
9852 2017/12/09  0
9853 2017/12/10  0
9854 2017/12/11  1
9855 2017/12/12  1
9856 2017/12/13  1
9857 2017/12/14  1
9858 2017/12/15  1
9859 2017/12/16  0
9860 2017/12/17  0
9861 2017/12/18  1
9862 2017/12/19  1
9863 2017/12/20  1
9864 2017/12/21  1
9865 2017/12/22  1
9866 2017/12/23  0
9867 2017/12/24  0
9868 2017/12/25  1
9869 2017/12/26  1
9870 2017/12/27  1
9871 2017/12/28  1
9872 2017/12/29  1
9873 2017/12/30  0
9874 2017/12/31  0

如何取出某个日期的信息呢。例如年底了，想知道除夕前最后一个交易日是哪天。此处使用筛选功能。

df[df.calendarDate=="2017/12/31"]

输出如下：

>>> df[df.calendarDate=="2017/12/31"]
  calendarDate isOpen
9874 2017/12/31  0
>>> df[df.icol(0)=="2017/12/11"]
__main__:1: FutureWarning: icol(i) is deprecated. Please use .iloc[:,i]
  calendarDate isOpen
9854 2017/12/11  1

注意一定要写上双等号一定要写上双等号一定要写上双等号。重要的事情说3遍。。。

因为如果是单等号，会报语法异常的。。。

loc函数

关于loc这个坑爹的函数的用法，咋说呢，不要被他的”纯以标签名来进行索引”迷惑了。因为如果你给Loc中的第一个参数一个str的话，极有可能返回的是一个异常，说不在index中。 。。。。

坑爹。。。。

这个loc的用法不是根据某个位置内容筛选的含义，仍然是对行、对列的一种筛选。比如你某行的索引自己设置标签啥的。。很让人一头雾水的设计。跟ix就是重复的。。。。

大多数情况下的应用场景就是还是用数字取行，用str取列。

比如loc[0:3,[“a”,”b”]]。取0到第3行（左闭右开，非整型值时左闭右闭。。。），”a”列与”b”列。

看完上述内容，你们掌握如何利用DataFrame对数据进行筛选的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！