DataFrame(7)：DataFrame运算——逻辑运算

1、DataFrame逻辑运算

逻辑运算符号：> >= < <= == !=
复合逻辑运算符：& | ~
逻辑运算函数：query()、isin()、between()
逻辑运算的作用：利用逻辑运算，用于筛选数据(很重要)

2、原始数据文件

下载链接：

https://alltodata.cowtransfer.com/s/b8aa2f26ca0947

读取数据：

df = pd.read_excel(r"C:Users黄伟Desktoptest.xlsx")
display(df)

结果如下：

3、逻辑运算符的案例说明

1）筛选出“数学成绩大于等于60并且英语成绩大于等于70”的记录

df = pd.read_excel(r"C:Users黄伟Desktoptest.xlsx")
display(df)

x = (df["数学"]>=60) & (df["英语"]>=70)
display(x)

df1 = df[(df["数学"]>=60) & (df["英语"]>=70)]
display(df1)

结果如下：

2）筛选出“语文成绩小于60或者数学成绩大于80”的记录

df = pd.read_excel(r"C:Users黄伟Desktoptest.xlsx")
display(df)

x = (df["语文"]<60) | (df["数学"]>80)
display(x)

df1 = df[(df["语文"]<60) | (df["数学"]>80)]
display(df1)

结果如下：

3）筛选出“语文成绩里面的非空记录”的记录

(这种方式很重要)

# 自己在原始数据中，任意删除三个值，重新读取即可
df = pd.read_excel(r"C:Users黄伟Desktoptest.xlsx")
display(df)

x = df["语文"].isnull()
display(x)
y = ~df["语文"].isnull()
display(y)

df1 = df[~df["语文"].isnull()]
display(df1)

结果如下：

注意：isnull()判断某个值是否为空，如果是返回True，否则返回False。

4、逻辑运算函数：query()、isin()、between()

1）query()函数：能够简化查询代码，很好用

df = pd.read_excel(r"C:Users黄伟Desktoptest.xlsx")
display(df)

df1 = df.query("语文>=60")
df1

df1 = df.query("语文>=60 & 数学>=60")
df1

结果如下：

2）isin()函数：查看df中是否某含某个值或者某些值

① isin()函数说明

使用isin()函数，不仅可以针对整个df操作，也可以针对df中的某一列(Series)操作，但是针对Series的操作才是最常用的。

② 利用isin()判断整个df中是否包含某个值或某些值(了解)

df = pd.read_excel(r"C:Users黄伟Desktoptest.xlsx")
display(df)

df.isin(["60","70"])

结果如下：

③ 利用isin()判断df中的某列是否包含某个值或某些值(掌握)

df = pd.read_excel(r"C:Users黄伟Desktoptest.xlsx")
display(df)

df["语文"].isin(["37","97"])

df1 = df[df["语文"].isin(["37","97"])]
display(df1)

结果如下：

④ 利用isin()，利用df1中的某一列，来对df2中的数据进行过滤(很重要)

df1 = pd.read_excel(r"C:Users黄伟Desktoptest.xlsx",sheet_name=0)
display(df1)

df2 = pd.read_excel(r"C:Users黄伟Desktoptest.xlsx",sheet_name=1)
display(df2)

x = df1["name"].isin(df2["name"])
display(x)

df1[df1["name"].isin(df2["name"])]

结果如下：

3）between()函数：返回一个布尔值,即如果在该范围内,返回True,否则返回False。

df = pd.read_excel(r"C:Users黄伟Desktoptest.xlsx",sheet_name=0)
display(df)

df["数学"].between(50,70)
df[df["数学"].between(50,70)]

结果如下：

注意：此函数范围是左闭右闭区间。