04.Pandas查询数据

数据预处理
tianqi数据如下

ymd,bWenDu,yWenDu,tianQi,fengXiang,fengJi,aqi,aqiInfo,aqLevel
2018-01-01,3°C,-5°C,🌤,东北风,1-2级,59,良,2
2018-02-22,6°C,-4°C,☀,西南风,2-3级,66,良,1
2018-02-03,4°C,-5°C,☼,西风,5-6级,39,优,1
2018-04-05,5°C,-2°C,☂,北风,1-2级,43,优,1
2019-02-01,2°C,-6°C,☁,南风,1-2级,27,良,2
2019-10-23,3°C,-1°C,🌤,东风,1-2级,18,良,2

import pandas as pd
df = pd.read_csv("../data/tianqi.csv")
# print(df.head())
# 设置以索引为日期，方便筛选
df.set_index('ymd', inplace=True)
# 替换掉温度的后缀
df.loc[:, "bWenDu"] = df["bWenDu"].str.replace("°C", "").astype('int32')
df.loc[:, "yWenDu"] = df["yWenDu"].str.replace("°C", "").astype('int32')
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8

1.使用单个label值查询

行或者列，都可以只传入单个值，实现匹配

2.使用值列表批量查询

3.使用数值区间进行范围查询

4.使用条件表达式查询

5.调用函数查询