在数据分析和处理中，数据查询和删除是经常进行的操作。Pandas是一个功能强大的数据分析工具，提供了多种方法来实现高效的数据查询和删除。本文将介绍如何使用Pandas中的drop方法按条件删除数据行，并介绍query方法进行高效的数据查询。
      Pandas中的drop方法可以方便地删除特定行或列的数据。下面是使用drop方法进行数据删除的示例：

1. 使用drop方法删除指定行/列

drop()方法是Pandas中常用的删除数据的方法。它有许多参数，具体如下：

DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=‘raise’)

- labels：要删除的标签，一个或者多个(以list形式)；
- axis：指定哪一个轴，=0删除行，=1删除列；
- columns：指定某一列或者多列(以list形式)；
- level：索引等级，针对多重索引的情况；
- inplaces：是否替换原来的dataframe，=True代表直接替换原始df，=False代表不替换原始df

• 直接删除指定行/列

  如果我们想删除DataFrame中的某一列，可以使用下面的代码：

  # 删除名为'C'的列，并替换原始df
  df.drop(columns=['C'], inplace=True)
  

• 根据条件删除指定行

  我们也可以删除某些指定的行。比如，我们想要删除分数在20到50之间的行：

  # 删除符合条件的指定行，并替换原始df
  df.drop(df[(df.score < 50) & (df.score > 20)].index, inplace=True)
  

      以上示例中，第一个示例通过传入columns参数来删除指定的列，第二个示例通过传入条件表达式来删除符合条件的行。

2.Pandas深度学习：Query方法查询数据

      大多数Pandas用户都熟悉iloc[]和loc[]方法，用于从DataFrame中检索行和列。然而，随着检索数据的规则变得越来越复杂，使用这些方法的代码也变得越来越冗长。
      为了更加高效地进行数据查询，Pandas提供了query方法。该方法可以通过类似SQL语句的方式进行数据查询，相比于iloc[]和loc[]方法更加简洁和直观。

(1)制作测试数据

首先，我们需要创建一些测试数据来演示这些技巧。下面是一个示例的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'num': [1, 2, 3],
                   'name': ['gao', 'li', 'bai'],
                   'age': [12, 18, 20]})
print(df)

输出结果如下：

   num name  age
0    1  gao   12
1    2   li   18 
2    3  bai   20

(2)使用loc方法查询

loc方法主要通过指定行/列标签进行行数据查询。df.loc(行标签，列标签)

可以通过指定行标签来选择某一行的数据。例如：

行索引标签获取行数据

df.loc[1]  # 选择行标签为1的一行数据

输出结果：

num      2
name    li
age     18
Name: 1, dtype: object

一定范围的行数据

df.loc[0:1]  # 取第一行和第二行的数据（闭区间）

输出结果：

   num name  age
0    1  gao   12
1    2   li   18

df.loc[:,num:name]  # 取第一列到第二列的数据（闭区间）

输出结果：

   num name  
0    1  gao  
1    2   li    
2    3  bai  

读取一列数据

df.loc[ : ,"name"]输出结果：

    name  
0   gao  
1   li   
2   bai  
Name: name, dtype: object

(3)使用iloc方法查询

与loc函数相反，iloc函数可以通过 行/列号 来获取行数据。df.loc(行号，列号)

读取一行数据

df.iloc[1] # 获取第二行的数据

输出结果：

num      2
name    li
age     18
Name: 1, dtype: object

读取一列数据

df.iloc[:1] # 获取第二列的数据

输出结果：

    name  
0    gao  
1    li   
2    bai  

读取指定行列数据

df.iloc[1, 1]# 读取第二行,第二列的值

输出结果：

li

切片操作

# 按index和columns进行切片操作
df.iloc[1:3, 1:3] # 读取第2、3行，第2、3列

输出结果：

    name  age
1    li    18 
2    bai   20

(4) 使用query方法查询

query方法可以根据条件表达式来查询数据，具有更加简洁的语法。类似于SQL的语法，可以高效地进行数据查询。该方法可以简化查询语句，提高代码的可读性和执行效率。

示例一：

df.query("age > 15")  # 查询年龄大于15岁的数据

输出结果：

   num name  age
1    2   li   18
2    3  bai   20

示例二：

df = df[[col_1, col_2]]
query_sql = col_1 + '< 0 or ' + col_2 + '< 0'
df = df.drop(df.query(query_sql).index)

在上述示例中，我们首先选择需要查询的列，并将结果保存在新的DataFrame中。接下来，我们构建了一个查询字符串query_sql，表示col_1小于 0 或 col_2 小于 0 的条件。最后，我们使用query方法查询满足条件的行，并使用drop方法删除这些行。

3.query方法与loc、iloc方法的优势对比

相比于传统的loc和iloc方法，query方法具有简洁、直观的语法，更接近SQL查询语句的风

query方法具有以下优势：

• 简化了查询语句，减少了代码的复杂性和冗余。
• 提供了类似 SQL 的语法，使查询条件更加直观。
• 内部优化了查询算法，执行速度更快。

      在实际的数据处理工作中，合理使用drop和query方法可以提高数据处理的效率，同时使代码更加简洁易读。

总结

      在本篇博客中，我们介绍了使用Pandas的drop方法删除指定行或列，并演示了使用query方法进行高效查询的方法。通过合理运用这两种方法，我们可以提高数据处理的效率，简化代码，增强代码的可读性和可维护性。希望本篇博客对您在数据处理工作中有所帮助！如果有任何问题，请随时留言！如果本篇内容对您有帮助，还请给作者一键三连支持下~