一次性总结了 pandas 提取数据的 15 种方法，统统只需 1 行代码
pandas是Python数据分析必备工具，它有强大的数据清洗能力，往往能用非常少的代码实现较复杂的数据处理
今天，总结了pandas筛选数据的15个常用技巧，主要包括5个知识点：
“
比较运算： ==、<、>、>=、<=、!=范围运算： between(left,right)字符筛选: str.contains(pattern或字符串,na=False)逻辑运算： &（与）、|（或）、not(取反)比较函数： eq, ne, le, lt, ge, gt（相当于==,=!，<=，<，>=，>）apply和isin函数”
下面以超市运营数据为例，给大家逐个讲解首先读取数据：
import pandas as pd
data=pd.read_excel('超市运营数据模板.xlsx')
data
先看一下各列的数据类型：
data.dtypes商品ID int64类别ID int64门店编号 object单价 float64销量 float64订单ID object日期 datetime64[ns]时间 objectdtype: object下面以实际应用场景为例开始讲解：
1.筛选门店编号为'CDXL'的运营数据
①第一种方法，用比较运算符'==’：
data[data.门店编号=='CDXL']
②第二种方法，用比较函数'eq'：
data[data['门店编号'].eq('CDXL')]2.筛选单价小于等于10元的运营数据
③第一种方法，用比较运算符'<=’:
data[data.单价<=10]
④第二种方法，用比较函数'le'：
data[data['单价'].le(10)]3.筛选销量大于2000的运营数据
⑤第一种方法，用比较运算符'>=’:
data[data.销量>2]
⑥第二种方法，用比较函数'ge'：
data[data['销量'].ge(2)]4.筛选除门店'CDXL'外的运营数据
⑦第一种方法，用比较运算符'!=’:
data[data.门店编号!='CDXL']
⑧第二种方法，用比较函数'ne':
data[data['门店编号'].ne('CDXL')]5.筛选2020年5月的运营数据
首先将日期格式化：
data['日期']=data['日期'].values.astype('datetime64') #如果已为日期格式则此步骤可省略
data['日期']
import datetime
s_date = datetime.datetime.strptime('2020-04-30', '%Y-%m-%d').date() #起始日期
e_date = datetime.datetime.strptime('2020-06-01', '%Y-%m-%d').date() #结束日期
⑨第一种方法，用逻辑运算符号'>' '<'和'&'：
Pandasdatetime64[ns]不能直接与datetime.date相比，需要用pd.Timestamp进行转化
data[(data.日期>pd.Timestamp(s_date))&(data.日期<pd.Timestamp(e_date))]⑩第二种，用比较函数'gt''lt'和'&':
data[(data['日期'].lt(pd.Timestamp(e_date)))&(data['日期'].gt(pd.Timestamp(s_date)))]
⑪第三种，用apply函数实现:
id_a=data.日期.apply(lambda x: x.year ==2020 and x.month==5)data[id_a]⑫第四种，用between函数实现:
id_b=data.日期.between(pd.Timestamp(s_date),pd.Timestamp(e_date))
data[id_b]
6.筛选“类别ID”包含'000'的数据
⑬第一种，用contains函数：
data['类别ID']=data['类别ID'].values.astype('str') #将该列转换为字符数据类型id_c=data.类别ID.str.contains('000',na=False)data[id_c]⑭第二种，用isin函数：
id_i=data.类别ID.isin(['000']) #接受一个列表
data[id_i]
很遗憾，isin函数搞不定，因为它只能判断该列中元素是否在列表中
7.筛选商品ID以“301”开头的运营数据
⑮需要用contains函数结合正则表达式使用：
data['商品ID']=data['商品ID'].values.astype('str') #将该列转换为字符数据类型id_c2=data.商品ID.str.contains('301\d{5}',na=False)data[id_c2] 赞 (0)