1、按条件筛选（与，或，非）

为数据筛选，使用与，或，非三个条件配合大于，小于和等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。与 excel 中的筛选功能和 countifs 和 sumifs 功能相似。

Excel 数据目录下提供了“筛选”功能，用于对数据表按不同的条件进行筛选。Python 中使用 loc 函数配合筛选条件来完成筛选功能。配合 sum 和 count 函数还能实现 excel 中 sumif 和 countif 函数的功能。

1）使用“与”条件进行筛选

条件是年龄大于 25 岁，并且城市为 beijing。筛选后只有一条数据符合要求。

1#使用“与”条件进行筛选

2df_inner.loc[(df_inner[‘age’] > 25) & (df_inner[‘city’] == ‘beijing’), [‘id’,‘city’,‘age’,‘category’,‘gender’]]

2）使用“或”条件进行筛选

年龄大于 25 岁或城市为 beijing。筛选后有 6 条数据符合要求。

1#使用“或”条件筛选

2df_inner.loc[(df_inner[‘age’] > 25) | (df_inner[‘city’] == ‘beijing’), [‘id’,‘city’,‘age’,‘category’,‘gender’]].sort

3([‘age’])

3）求和

在前面的代码后增加 price 字段以及 sum 函数，按筛选后的结果将 price 字段值进行求和，相当于 excel 中 sumifs 的功能。

1 #对筛选后的数据按 price 字段进行求和

2 df_inner.loc[(df_inner[‘age’] > 25) | (df_inner[‘city’] == ‘beijing’),

3 [‘id’,‘city’,‘age’,‘category’,‘gender’,‘price’]].sort([‘age’]).price.sum()

4）使用“非”条件进行筛选

城市不等于 beijing。符合条件的数据有 4 条。将筛选结果按 id 列进行排序。

1#使用“非”条件进行筛选

2df_inner.loc[(df_inner[‘city’]

!= ‘beijing’), [‘id’,‘city’,‘age’,‘category’,‘gender’]].sort([‘id’])

在前面的代码后面增加 city 列，并使用 count 函数进行计数。相当于 excel 中的 countifs 函数的功能。

1#对筛选后的数据按 city 列进行计数

2df_inner.loc[(df_inner[‘city’]

!= ‘beijing’), [‘id’,‘city’,‘age’,‘category’,‘gender’]].sort([‘id’]).city.count()

还有一种筛选的方式是用 query 函数。下面是具体的代码和筛选结果。

1#使用 query 函数进行筛选

2df_inner.query(‘city == [‘beijing’, ‘shanghai’]’)

在前面的代码后增加 price 字段和 sum 函数。对筛选后的 price 字段进行求和，相当于 excel 中的 sumifs 函数的功能。

1 #对筛选后的结果按 price 进行求和

2 df_inner.query(‘city == [‘beijing’, ‘shanghai’]’).price.sum()

3 12230

2、数据汇总

接下来是对数据进行分类汇总，Excel 中使用分类汇总和数据透视可以按特定维度对数据进行汇总，python 中使用的主要函数是 groupby 和 pivot_table。下面分别介绍这两个函数的使用方法。

1）分类汇总

Excel 的数据目录下提供了“分类汇总”功能，可以按指定的字段和汇总方式对数据表进行汇总。Python 中通过 Groupby 函数完成相应的操作，并可以支持多级分类汇总。

Groupby 是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。同时要制定分组后的汇总方式，常见的是计数和求和两种。

1 #对所有列进行计数汇总

2 df_inner.groupby(‘city’).count()

可以在 groupby 中设置列名称来对特定的列进行汇总。下面的代码中按城市对 id 字段进行汇总计数。

1 #对特定的 ID 列进行计数汇总

2 df_inner.groupby(‘city’)[‘id’].count()

3 city

4 beijing 2

5 guangzhou 1

6 shanghai 2

7 shenzhen 1

8 Name: id, dtype: int64

在前面的基础上增加第二个列名称，分布对 city 和 size 两个字段进行计数汇总。

1 #对两个字段进行汇总计数

2 df_inner.groupby([‘city’,‘size’])[‘id’].count()

3 city size

4 beijing A 1

5 F 1

6 guangzhou A 1

7 shanghai A 1

8 B 1

9 shenzhen C 1

10 Name: id, dtype: int64

除了计数和求和外，还可以对汇总后的数据同时按多个维度进行计算，下面的代码中按城市对 price 字段进行汇总，并分别计算 price 的数量，总金额和平均金额。

1 #对 city 字段进行汇总并计算 price 的合计和均值。

2 df_inner.groupby(‘city’)[‘price’].agg([len,np.sum, np.mean])

2）数据透视

Excel 中的插入目录下提供“数据透视表”功能对数据表按特定维度进行汇总。Python 中也提供了数据透视表功能。通过 pivot_table 函数实现同样的效果。

数据透视表也是常用的一种数据分类汇总方式，并且功能上比 groupby 要强大一些。下面的代码中设定 city 为行字段，size 为列字段，price 为值字段。分别计算 price 的数量和金额并且按行与列进行汇总。

1 #数据透视表

2pd.pivot_table(df_inner,index=[‘city’],values=[‘price’],columns=[‘size’],aggfunc=[len,np.sum],fill_value=0,margins=True)

文章来源：网络 版权归原作者所有

上文内容不用于商业目的，如涉及知识产权问题，请权利人联系小编，我们将立即处理