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        「超全+實用」常用的幾個篩選數據的技巧_建議收

        放大字體  縮小字體 發布日期:2022-06-27 10:46:24    作者:付穎婷    瀏覽次數:68
        導讀

        哈嘍,大家好,今天為d大家總結了幾個篩選數據得常用技巧:主要包括以下幾個知識點:“比較運算:==、、、=、=、!=范圍運算:between(left,right)字符篩選:str.contains(pattern或字符串,na=False)邏輯運算:(與)

        哈嘍,大家好,今天為d大家總結了幾個篩選數據得常用技巧:

        主要包括以下幾個知識點:


          比較運算:==、<、>、>=、<=、!=范圍運算:between(left,right)字符篩選:str.contains(pattern或字符串,na=False)邏輯運算:&(與)、|(或)、not(取反)比較函數:eq, ne, le, lt, ge, gt(相當于==,=!,<=,<,>=,>)apply和isin函數

        接下來我們主意講解上面函數各自得運用,以案例進行開始我們得講解吧!import pandas as pd

        data=pd.read_excel('超市運營數據模板.xlsx')
        data

        先看一下各列得數據類型:

        data.dtypes
        商品 int64
        類別 int64
        門店編號 object
        單價 float64
        不錯 float64
        訂單 object
        日期 datetime64[ns]
        時間 object
        dtype: object

        下面以實際應用場景為例開始講解:

        1.篩選門店編號為'CDXL'得運營數據①第壹種方法,用比較運算符‘==’:

        data[data.門店編號=='CDXL']

        ②第二種方法,用比較函數'eq':

        data[data['門店編號'].eq('CDXL')]

        2.篩選單價小于等于10元得運營數據③第壹種方法,用比較運算符‘<=’:

        data[data.單價<=10]

        ④第二種方法,用比較函數'le':

        data[data['單價'].le(10)]

        3.篩選不錯大于2000得運營數據⑤第壹種方法,用比較運算符‘>=’:

        data[data.不錯>2]

        ⑥第二種方法,用比較函數'ge':

        data[data['不錯'].ge(2)]

        4.篩選除門店'CDXL'外得運營數據⑦第壹種方法,用比較運算符‘!=’:

        data[data.門店編號!='CDXL']

        ⑧第二種方法,用比較函數'ne':

        data[data['門店編號'].ne('CDXL')]

        5.篩選上年年5月得運營數據

        首先將日期格式化:

        data['日期']=data["日期"].values.astype('datetime64') #如果已為日期格式則此步驟可省略
        data['日期']
        import datetime
        s_date = datetime.datetime.strptime('上年-04-30', '%Y-%m-%d').date() #起始日期
        e_date = datetime.datetime.strptime('上年-06-01', '%Y-%m-%d').date() #結束日期

        ⑨第壹種方法,用邏輯運算符號'>' '<'和'&':

        Pandasdatetime64[ns]不能直接與datetime.date相比,需要用pd.Timestamp進行轉化

        data[(data.日期>pd.Timestamp(s_date))&(data.日期<pd.Timestamp(e_date))]

        ⑩第二種,用比較函數'gt''lt'和'&':

        data[(data['日期'].lt(pd.Timestamp(e_date)))&(data['日期'].gt(pd.Timestamp(s_date)))]

        ?第三種,用apply函數實現:

        id_a=data.日期.apply(lambda x: x.year ==上年 and x.month==5)
        data[id_a]

        ?第四種,用between函數實現:

        id_b=data.日期.between(pd.Timestamp(s_date),pd.Timestamp(e_date))
        data[id_b]

        6.篩選“類別”包含'000'得數據?第壹種,用contains函數:

        data['類別']=data['類別'].values.astype('str') #將該列轉換為字符數據類型
        id_c=data.類別.str.contains('000',na=False)
        data[id_c]

        ?第二種,用isin函數:

        id_i=data.類別.isin(['000']) #接受一個列表
        data[id_i]

        很遺憾,isin函數搞不定,因為它只能判斷該列中元素是否在列表中

        7.篩選商品以“301”開頭得運營數據?需要用contains函數結合正則表達式使用:

        data['商品']=data['商品'].values.astype('str') #將該列轉換為字符數據類型
        id_c2=data.商品.str.contains('301\d{5}',na=False)
        data[id_c2]

        為了方便大家學習,我已經將感謝數據及代碼打包好,如有需要,可以下方卡片,后在后臺回復:篩選數據 獲取。

         
        (文/付穎婷)
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