[파이썬 훈련] #001. Pandas DataFrame Query 문법 예제

안녕하세요 통계학도 데잇입니다.

데이터 분석을 위한 코딩, Python Pandas Query를 알아봅니다.

---

파이썬 Pandas DataFrame은 SQL 못지 않게 편리한 데이터 분석 도구입니다.

SQL이 익숙한 당신을 위한 Query 문법을 사례를 통해 간단히 알아봅시다.

Figure1.  TRAINING PYTHON!

---

 

도움이 되셨다면 공감 꾸욱! 질문은 댓글로 언제든지!

 

단일 조건으로 필터링

df.query('Age > 30') # 'Age' 컬럼이 30보다 큰 모든 행을 선택합니다.

여러 조건으로 필터링 (AND, OR)

df.query('Age > 30 & Gender == "male"') # 'Age'가 30보다 크고, 'Gender'가 'male'인 행을 선택합니다.
df.query('Age < 18 | Age > 65') # 'Age'가 18 미만이거나 65 초과인 행을 선택합니다.

인덱스를 사용한 필터링

df.query('index > 10') # 인덱스가 10보다 큰 행을 선택합니다.

변수 사용

threshold = 30 df.query('Age > @threshold') # 외부 변수 'threshold'를 참조합니다.

문자열 부분 일치

df.query('Name.str.contains("John")', engine='python') # 'Name'에 'John'을 포함하는 행을 선택합니다.

리스트에 있는(없는) 값 필터링

df.query('Country in ["Korea", "Japan"]') # 'Country'가 'Korea' 또는 'Japan'인 행을 선택합니다.
df.query('Country not in ["Korea", "Japan"]') # 'Country'가 'Korea'와 'Japan'이 아닌 행을 선택합니다.

null 값 필터링

df.query('Country == Country') # 'Country'가 null이 아닌 행을 선택합니다
df[df['Country'].isna()] # 이 사용법을 추천합니다