pandas.dataframe.query

Pandas.DataFrame.query 是用于在 Pandas DataFrame 中查询子集的方法。它允许使用类似 SQL 的语法来筛选数据，例如 WHERE 子句。使用该方法时，可以通过传递一个字符串或布尔表达式作为参数来对数据进行过滤，返回符合条件的子集。例如，可以使用以下语法来筛选出某一列的值大于一个特定值的所有行：

df.query('column_name > value')

其中，`column_name` 是要筛选的列的名称，`value` 是要比较的值。还可以使用其他运算符和逻辑运算符来组合条件进行查询。

相关问题

pandas.query

pandas.query 是 pandas 库中的一个函数，用于从 DataFrame 或 Series 中筛选出符合指定条件的数据。它使用类似于 SQL 的语法来进行查询操作。你可以将查询条件作为一个字符串传递给 pandas.query 函数，它将返回一个新的 DataFrame 或 Series，其中只包含满足条件的数据。

例如，假设有一个名为 df 的 DataFrame，我们希望筛选出 'age' 列大于等于 18 并且 'gender' 列等于 'female' 的行，可以使用如下的查询语句：

df.query("age >= 18 and gender == 'female'")

这将返回一个新的 DataFrame，其中只包含满足条件的行。

需要注意的是，pandas.query 默认是使用本地变量作为查询条件的上下文。如果你需要在查询中使用全局变量，请在查询字符串前加上 `@` 符号。

希望能够帮到你！如果还有其他问题，请随时提出。

pandas.Read.sql.query输出什么结果

pandas.read_sql_query() 是 Pandas 中一个用于从 SQL 数据库中读取数据的函数。它将 SQL 查询的结果作为 Pandas DataFrame 返回。

具体而言，pandas.read_sql_query() 函数执行 SQL 查询并将结果集读取到 Pandas DataFrame 中。它接受两个参数：SQL 查询字符串和数据库连接对象。查询字符串是要在数据库中执行的 SQL 查询语句，而数据库连接对象则是一个用于连接到数据库的 Python 对象。

例如，你可以使用以下代码从 SQLite 数据库中读取数据到 Pandas DataFrame 中：

import pandas as pd
import sqlite3

# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')

# 执行 SQL 查询并将结果读取到 DataFrame 中
df = pd.read_sql_query("SELECT * from my_table", conn)

# 关闭数据库连接
conn.close()

这将执行一个名为 "my_table" 的表的查询，并将结果读取到一个名为 `df` 的 Pandas DataFrame 中。你可以在 DataFrame 上进行各种 Pandas 操作，例如筛选、排序等。