数据清洗之数据筛选-CFANZ编程社区

数据常用筛选方法

在数据中，选择需要的行或者列
基础索引方式，就是直接引用
ioc[行索引名称或者条件，列索引名称或者标签]
iloc[行索引位置，列索引位置]

import pandas as pd
import os
import numpy as

os.getcwd()

'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗之数据表处理'

os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据')

df = pd.read_csv('baby_trade_history.csv', encoding='utf-8', dtype={'user_id':str})

df

	user_id	auction_id	cat_id	cat1	property	buy_mount	day
0	786295544	41098319944	50014866	50022520	21458:86755362;13023209:3593274;10984217:21985...	2	20140919
1	532110457	17916191097	50011993	28	21458:11399317;1628862:3251296;21475:137325;16...	1	20131011
2	249013725	21896936223	50012461	50014815	21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628...	1	20131011
3	917056007	12515996043	50018831	50014815	21458:15841995;21956:3494076;27000458:59723383...	2	20141023
4	444069173	20487688075	50013636	50008168	21458:30992;13658074:3323064;1628665:3233941;1...	1	20141103
5	152298847	41840167463	121394024	50008168	21458:3408353;13023209:727117752;22009:2741771...	1	20141103
6	513441334	19909384116	50010557	50008168	25935:21991;1628665:29784;22019:34731;22019:20...	1	20121212
7	297411659	13540124907	50010542	50008168	21458:60020529;25935:31381;1633959:27247291;16...	1	20121212
8	82830661	19948600790	50013874	28	21458:11580;21475:137325	1	20121101
9	475046636	10368360710	203527	28	22724:40168;22729:40278;21458:21817;2770200:24...	1	20121101
10	734147966	15307958346	50018202	38	21458:3270827;7361532:28710594;7397093:7536994...	2	20121101
11	68547330	21162876126	50012365	122650008	1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393...	1	20121123
12	697081418	15898050723	50013636	50008168	21458:19726868;1633959:179425852;13836282:1290...	1	20121123
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14	88313935	22532727492	50013711	50008168	1628665:3233941;1628665:3233942;22019:3340598;...	1	20131005
15	25918750	16078389250	50012359	122650008	21458:3405407;1633959:6186201;1628366:32799;81...	1	20131005
16	350288528	35086271572	50010544	50008168	21458:61813;25935:21991;1628665:3233938;162866...	1	20131129
17	348090113	17436967558	50009540	50014815	21458:21910;3110425:30696849;2191928:75373546;...	1	20131129
18	1635282280	36153356431	50013207	50008168	1628665:29784;1628665:29799;2904342:31004;2201...	1	20131129
19	530850018	22058239899	50024147	28	21458:205007542;43307470:5543413;2339128:62147...	1	20140210
20	749507708	19171641742	50018860	28	21458:3602856;1628665:3233941;1628665:3233942;...	1	20140210
21	201088567	38564176352	50013207	50008168	1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393...	1	20140502
22	469517728	8232924597	211122	38	21458:21782;36786:42781029;13023102:6999219;22...	6	20140502
23	691367866	17712372914	121434042	50014815	21458:49341152;8021059:5525523;6851452:1398669...	1	20140804
24	77193822	35537441586	50006520	50014815	22277:6262384;21458:30992;1628665:3233941;1628...	2	20140804
25	605678021	15502618744	50010555	50008168	25935:31381;1628665:3233941;1628665:3233942;16...	1	20130226
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27	763560371	40945285800	50012365	122650008	21458:30992;1628665:3233939;22007:30338;22007:...	1	20150201
28	408028533	35838498718	50012442	50008168	21458:3596449;6811831:3446999;13023209:3446999...	1	20141009
29	53566371	27177784760	121394024	50008168	21458:42090508;1628665:3233941;1628665:3233942...	1	20141009
...	...	...	...	...	...	...	...
29941	413188001	16521677358	50012478	50014815	21458:28155;5434803:3636603;2815901:22583732;1...	1	20130107
29942	474062095	21129724585	50013207	50008168	21458:21599;1628665:29798;1628665:3233938;1628...	1	20130107
29943	797710454	18176728510	50013177	28	1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393...	1	20130107
29944	1716505453	37844041565	50010555	50008168	21458:30992;25935:31381;1628665:3233941;162866...	1	20141231
29945	1966692323	42504930457	50012359	122650008	21458:3379652;1628665:3233940;1628665:3233938;...	1	20141231
29946	641734831	22105131076	50014277	50014815	21458:21906;13227811:51479;13230966:75369014;3...	2	20141016
29947	731030177	41666438142	121394024	50008168	21458:3443560;1628665:3233942;1628665:3233938;...	1	20141016
29948	68515755	13953276547	50012788	28	21458:12376977;2112993:32075;1628665:92012;162...	1	20130729
29949	180436843	23375100402	50012451	50008168	21458:33514;1633959:13343071;33030:29800;33162...	1	20130729
29950	801784345	17629938386	50023670	28	21458:3550980;29154281:231350353;11684888:1045...	1	20130729
29951	124458824	19739113764	50013636	50008168	21458:30992;13658074:9306734;1628665:3233941;1...	1	20140322
29952	602141957	37251457564	50012360	122650008	21458:21599;1628665:29798;1628665:82340;162866...	1	20140322
29953	595095853	41160643364	121364022	50008168	21458:80090256;1628665:29784;1628665:29796;162...	1	20150111
29954	1905258237	42298652641	121452056	50008168	21458:30992;1628665:3233942;1628665:31614;1628...	1	20150111
29955	1957645413	36768778465	121448033	38	6940834:29865;1628149:137593;21475:114226;2275...	1	20140815
29956	1854778218	37200665444	50012361	122650008	21458:3645338;13023209:544768204;122217803:309...	1	20140815
29957	268356658	36932456353	50010236	50014815	21458:10513072;12474507:706291650;3091143:9208...	1	20141027
29958	196272909	10066997901	50009540	50014815	21458:21906;13229910:32056435;2191928:73664723...	1	20141104
29959	23473499	38019470815	50010236	50014815	1628665:61550;1628665:3233940;1628665:3233936;...	1	20141104
29960	816394377	19835118833	50003700	28	24448:73774385;6725953:48332;22044:30715;80047...	1	20130912
29961	164859586	15842319049	50012479	28	NaN	1	20130912
29962	119149466	26396292642	50008875	28	21458:30992;11684888:104528258;21475:11488282;...	1	20130912
29963	704655047	10506866020	50007011	50008168	1628665:3233941;1628665:3233942;1628665:323393...	1	20121206
29964	45662429	20745380642	50010555	50008168	25935:31381;1628665:3233941;1628665:3233942;16...	1	20121206
29965	35711492	16563353438	50010544	50008168	21458:11580;25935:21991;1628665:92012;1628665:...	1	20121206
29966	57747284	35169635909	50010549	50008168	21458:125202070;22019:3228688;22019:3248884;22...	1	20140109
29967	287541325	19778523000	50007011	50008168	21458:112788583;1633959:3523439;3130834:209537...	2	20140109
29968	82915321	12766532512	50011993	28	21475:137325;1628665:3233937;1628665:29798;162...	1	20131008
29969	78259523	18309305134	50013711	50008168	21458:30992;1628665:29778;1628665:29793;163395...	1	20131008
29970	758305789	20177445814	50018860	28	21458:3602856;1628665:29784;1628665:3233941;73...	1	20131008

29971 rows × 7 columns

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 29971 entries, 0 to 29970
Data columns (total 7 columns):
user_id       29971 non-null object
auction_id    29971 non-null int64
cat_id        29971 non-null int64
cat1          29971 non-null int64
property      29827 non-null object
buy_mount     29971 non-null int64
day           29971 non-null int64
dtypes: int64(5), object(2)
memory usage: 1.6+ MB

df.head(10)

	user_id	auction_id	cat_id	cat1	property	buy_mount	day
0	786295544	41098319944	50014866	50022520	21458:86755362;13023209:3593274;10984217:21985...	2	20140919
1	532110457	17916191097	50011993	28	21458:11399317;1628862:3251296;21475:137325;16...	1	20131011
2	249013725	21896936223	50012461	50014815	21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628...	1	20131011
3	917056007	12515996043	50018831	50014815	21458:15841995;21956:3494076;27000458:59723383...	2	20141023
4	444069173	20487688075	50013636	50008168	21458:30992;13658074:3323064;1628665:3233941;1...	1	20141103
5	152298847	41840167463	121394024	50008168	21458:3408353;13023209:727117752;22009:2741771...	1	20141103
6	513441334	19909384116	50010557	50008168	25935:21991;1628665:29784;22019:34731;22019:20...	1	20121212
7	297411659	13540124907	50010542	50008168	21458:60020529;25935:31381;1633959:27247291;16...	1	20121212
8	82830661	19948600790	50013874	28	21458:11580;21475:137325	1	20121101
9	475046636	10368360710	203527	28	22724:40168;22729:40278;21458:21817;2770200:24...	1	20121101

df.columns  # 查看数据字段

Index(['user_id', 'auction_id', 'cat_id', 'cat1', 'property', 'buy_mount',
       'day'],
      dtype='object')

df['user_id'].head(5)  # 相当于嵌套列表

0    786295544
1    532110457
2    249013725
3    917056007
4    444069173
Name: user_id, dtype: object

df[['user_id', 'cat1']].head(5)

	user_id	cat1
0	786295544	50022520
1	532110457	28
2	249013725	50014815
3	917056007	50014815
4	444069173	50008168

df[['user_id', 'cat1']][1:5]  # 分片选择

	user_id	cat1
1	532110457	28
2	249013725	50014815
3	917056007	50014815
4	444069173	50008168

df.loc[3:4]  # 定位标签，不是位置

	user_id	auction_id	cat_id	cat1	property	buy_mount	day
3	917056007	12515996043	50018831	50014815	21458:15841995;21956:3494076;27000458:59723383...	2	20141023
4	444069173	20487688075	50013636	50008168	21458:30992;13658074:3323064;1628665:3233941;1...	1	20141103

# 行不做限制
# 列标签为user_id 和 buiy_mount 字段
df.loc[:,['user_id','buy_mount']].head(5)

	user_id	buy_mount
0	786295544	2
1	532110457	1
2	249013725	1
3	917056007	2
4	444069173	1

# 行标签为1到3，列标签为user_id 和 buy_mount 字段
df.loc[1:3, ['user_id','buy_mount']]

	user_id	buy_mount
1	532110457	1
2	249013725	1
3	917056007	2

df.loc[df.user_id=='249013725', ['user_id', 'buy_mount']]  # 条件筛选

	user_id	buy_mount
2	249013725	1

df.loc[(df.user_id=='249013725') | (df.buy_mount>=1000), ['user_id', 'buy_mount']]  # 条件取值

	user_id	buy_mount
2	249013725	1
1164	1945590674	1500
5536	2288344467	10000
6627	117730165	2800
10402	32141414	1000
25675	173701616	2748

# loc选择的是标签，iloc选择的是位置
df.iloc[1:3]

	user_id	auction_id	cat_id	cat1	property	buy_mount	day
1	532110457	17916191097	50011993	28	21458:11399317;1628862:3251296;21475:137325;16...	1	20131011
2	249013725	21896936223	50012461	50014815	21458:30992;1628665:92012;1628665:3233938;1628...	1	20131011

df.iloc[1:3, 1:4]

	auction_id	cat_id	cat1
1	17916191097	50011993	28
2	21896936223	50012461	50014815

df.iloc[:, [0, 2]].head(5)

	user_id	cat_id
0	786295544	50014866
1	532110457	50011993
2	249013725	50012461
3	917056007	50018831
4	444069173	50013636

# 选择第二行和第十一行，第1列和第三列
df.iloc[[1,10], [0,2]]

	user_id	cat_id
1	532110457	50011993
10	734147966	50018202

数据清洗之数据筛选_数据筛选

数据清洗之 数据筛选

数据常用筛选方法

数据清洗之数据筛选