整理了十个经典的Pandas数据查询案例！("精选10个Pandas数据查询实战案例，助你高效处理数据！")

在数据分析领域，Pandas 是一个非常强劲的库，可以帮助我们高效地进行数据处理和查询。本文将为您介绍10个经典的Pandas数据查询案例，帮助您在实际工作中更加熟练地运用这个库。

1. 查询某列的值

假设我们有一个DataFrame，名为df，包含以下数据：

import pandas as pd
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, 40],
    'Salary': [50000, 54000, 70000, 68000]
}
df = pd.DataFrame(data)

要查询名为 "Name" 的列中所有值，可以使用以下代码：

name_list = df['Name']
print(name_list)

2. 查询某行的值

要查询DataFrame中索引为0的行的值，可以使用以下代码：

row_0 = df.iloc[0]
print(row_0)

3. 查询满足条件的行

查询年龄大于30的行，可以使用以下代码：

age_over_30 = df[df['Age'] > 30]
print(age_over_30)

4. 查询多个列

查询 "Name" 和 "Salary" 两个列，可以使用以下代码：

name_salary = df[['Name', 'Salary']]
print(name_salary)

5. 查询多个条件

查询年龄大于30且薪资大于60000的行，可以使用以下代码：

age_salary_condition = df[(df['Age'] > 30) & (df['Salary'] > 60000)]
print(age_salary_condition)

6. 查询缺失值

假设DataFrame中存在缺失值，可以使用以下代码查询哪些行有缺失值：

df['NewColumn'] = [None, None, 'Value', 'Value']
missing_values = df[df.isnull().any(axis=1)]
print(missing_values)

7. 排序查询

按照薪资降序排列DataFrame，可以使用以下代码：

sorted_df = df.sort_values(by='Salary', ascending=False)
print(sorted_df)

8. 分组查询

按照年龄分组，并计算每个年龄组的平均薪资，可以使用以下代码：

grouped = df.groupby('Age')['Salary'].mean()
print(grouped)

9. 累计查询

计算薪资的累计总和，可以使用以下代码：

cumulative_salary = df['Salary'].cumsum()
print(cumulative_salary)

10. 繁复查询

结合多个查询操作，例如先按年龄分组，然后查询年龄大于30的组，并计算每个组的薪资总和，可以使用以下代码：

age_group = df[df['Age'] > 30].groupby('Age')['Salary'].sum()
print(age_group)

通过以上10个案例，我们可以看到Pandas在数据查询方面的强劲功能。在实际工作中，灵活运用这些查询技巧，可以大大节约数据处理高效能。期望这些案例对您有所帮助！

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