2 个数据处理的小功能，非常实用！
df.query 过滤数据
0.25 版本开始支持 query 方法，可读性上又获得大幅提升，类似 sql 查询数据的写法，更加人性化。
下面举例说明，过滤数据常用三种方法。
df = pd.DataFrame({'A':np.random.randint(1,20,(8,)),
'B':np.random.randint(1,20,(8,)),
'C':np.random.randint(1,20,(8,))})
df
过滤条件：A列值大于其平均值，且 B列值大于 5 的行
方法 1
df[ (df['A'] > df["A"].mean()) & (df['B'] > 5)]
注意，& 前后必须要各自加一对 ()
方法 2
cr1 = df['A'] > df["A"].mean()
cr2 = df['B'] > 5
df[cr1 & cr2]
方法 3
mean = df["A"].mean()
df.query("A > @mean & B > 5")
query 是今天重点提到的，使用语法规则见上，变量前添加 @。这种语法的可读性大家觉得怎么样？
顺便提一下，如果列的名称中间有空格，有一个特别的语法，使用一对 `` 符号来标记列名：
df = pd.DataFrame({'First Name':['Jack','Mary','Mike']})
df.query('`First Name` == \'Jack\'')
以上三种方法得到结果都为：
快速找出最多的分类
首先读入数据：
df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv")
df
1000 行数据，genre 取值的频次统计如下：
vc = df["genre"].value_counts()
vc
打印结果：
Action,Adventure,Sci-Fi 50
Drama 48
Comedy,Drama,Romance 35
Comedy 32
Drama,Romance 31
..
Adventure,Comedy,Fantasy 1
Biography,History,Thriller 1
Action,Horror 1
Mystery,Thriller,Western 1
Animation,Fantasy 1
Name: genre, Length: 207, dtype: int64
筛选出 top3 的 index:
top_genre = vc[0:3].index
print(top_genre)
打印结果：
Index(['Action,Adventure,Sci-Fi', 'Drama', 'Comedy,Drama,Romance'], dtype='object')
使用得到的 top3 的 index ，结合 isin,选择出相应的 df
df_top = df[df["genre"].isin(top_genre)]
df_top
结果：
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原始发表：2020-04-21，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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