使用Pandas的子查询

Pandas是一个基于Python的数据分析工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据处理、清洗、转换和分析。在Pandas中，子查询是一种查询方式，可以在一个查询中嵌套另一个查询，用于获取特定条件下的子集数据。

子查询可以用于多种场景，例如：

数据筛选：可以使用子查询来筛选满足特定条件的数据子集。例如，可以使用子查询来获取某个地区销售额最高的产品。
数据聚合：可以使用子查询来进行数据聚合操作。例如，可以使用子查询来计算某个地区的销售总额。
数据连接：可以使用子查询来进行数据连接操作。例如，可以使用子查询来获取两个表中满足特定条件的数据。

在Pandas中，可以使用多种方式实现子查询，包括使用query()函数、使用布尔索引、使用loc和iloc等方法。具体使用哪种方式取决于具体的需求和数据结构。

以下是一个示例代码，演示如何使用Pandas进行子查询：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用子查询筛选年龄大于30岁的员工
subquery = df.query('Age > 30')
print(subquery)

# 使用布尔索引筛选薪资大于6000的员工
subquery = df[df['Salary'] > 6000]
print(subquery)

# 使用loc方法筛选薪资大于6000的员工
subquery = df.loc[df['Salary'] > 6000]
print(subquery)

# 使用iloc方法筛选前两行数据
subquery = df.iloc[:2]
print(subquery)

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