Pandas的条件过滤是使用非常频繁的技巧，在这一节我们将看到各种不同的过滤技巧，如果读者有其它过滤技巧，也欢迎告诉我。
条件过滤与赋值
通过loc进行行过滤，并对过滤后的行进行赋值
In [34]: df
Out[34]:
age color height
0 20 blue 165
1 30 red 175
2 15 green 185
# 注意这里赋值需要使用如下方式，而不能使用chained index
# 具体参考http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
In [38]: df.loc[df.color == 'blue','height'] = 199
In [39]: df
Out[39]:
age color height
0 20 blue 199
1 30 red 175
2 15 green 185
# 表示列数据除了上例中使用'.',还可以使用'[]',如下:
In [40]: df.loc[df2['color']=='blue', 'height'] = 175
In [41]: df
Out[41]:
age color height
0 20 blue 175
1 30 red 175
2 15 green 185
除了上述的过滤方式外，还可以通过query method来进行过滤查询，如下：
In [248]: df2
Out[248]:
age color height
0 20 black 155
1 33 green 177
2 22 NaN 188
3 20 blue 175
In [250]: df2.query('age>20 & age<40')
Out[250]:
age color height
1 33 green 177
2 22 NaN 188
空值判断
在数据处理的过程中，空值判断是非常常用的技巧，在Pandas中我们主要通过以下几种方式来判断空值。
- isnull函数: 用于针对Series、DataFrame判断是否为null
- notnull函数: 用于判断非null值
- np.isnan函数: 用于针对某个标量值进行判断是否为nan(null)。需要注意的是这个函数不能用于字符串类型的值进行判断，因此如果array中有字符串类型，需要用其它方式进行判断，如isinstance
isnull函数
In [605]: dfx
Out[605]:
1 2
0
a1 2 4
a2 5 5
b1 5 7
In [606]: dfx.iloc[1, 1] = np.nan
In [607]: dfx
Out[607]:
1 2
0
a1 2 4.0
a2 5 NaN
b1 5 7.0
In [608]: dfx.isnull()
Out[608]:
1 2
0
a1 False False
a2 False True
b1 False False
# 如果该列所有的值均不为null则返回False，只要有一个值为null则返回True
In [609]: dfx.isnull().any()
Out[609]:
1 False
2 True
dtype: bool
# 针对DataFrame中的所有值进行检查，只要有一个null值，则返回True
In [610]: dfx.isnull().any().any()
Out[610]: True
# 返回null值的数量
In [611]: dfx.isnull().sum().sum()
Out[611]: 1
将isnull用于过滤条件：
In [244]: df2
Out[244]:
age color height
0 20 black 155
1 33 green 177
2 22 NaN 188
3 20 blue 165
In [245]: df2.loc[df2['color'].isnull(), :]
Out[245]:
age color height
2 22 NaN 188
notnull函数
notnull的使用与isnull类似,如下：
In [248]: df2
Out[248]:
age color height
0 20 black 155
1 33 green 177
2 22 NaN 188
3 20 blue 175
In [249]: df2.loc[df2.color.notnull(), :]
Out[249]:
age color height
0 20 black 155
1 33 green 177
3 20 blue 175
np.isnan函数
需要注意的是判断dataframe中某个值是否为空，不能直接用== np.nan来判断，而需要使用np.isnan函数如下
In [616]: dfx.iloc[1, 1] == np.nan
Out[616]: False
In [614]: np.isnan(dfx.iloc[1, 1])
Out[614]: True
# 其它判断方式同样不行
In [617]: dfx.iloc[1, 1] is None
Out[617]: False
In [618]: if not dfx.iloc[1, 1]: print("True")
In [619]:
isin函数
使用isin函数
In [764]: df
Out[764]:
age color food height score state
Jane 30 blue Steak 178 4.6 NY
Nick 2 green Lamb 181 8.3 TX
Aaron 12 red Mango 178 9.0 FL
Penelope 4 white Apple 178 3.3 AL
Dean 32 gray Cheese 175 1.8 AK
Christina 33 black Melon 178 9.5 TX
Cornelia 69 red Beans 178 2.2 TX
In [765]: df3 = df[df['state'].isin(['NY', 'TX'])]
In [766]: df3
Out[766]:
age color food height score state
Jane 30 blue Steak 178 4.6 NY
Nick 2 green Lamb 181 8.3 TX
Christina 33 black Melon 178 9.5 TX
Cornelia 69 red Beans 178 2.2 TX
# 也可以使用'~'或者'-'来选择不在列表中的项
In [773]: df3 = df[-df['state'].isin(['NY', 'TX'])]
In [774]: df3
Out[774]:
age color food height score state
Aaron 12 red Mango 178 9.0 FL
Penelope 4 white Apple 178 3.3 AL
Dean 32 gray Cheese 175 1.8 AK
多过滤条件
当有多个过滤条件时，我们就需要使用逻辑操作符&, |,如下：
In [251]: df2
Out[251]:
age color height
0 20 black 155
1 33 green 177
2 22 NaN 188
3 20 blue 175
In [254]: df2.loc[(df2.age>20) & (df2.color.notnull())]
Out[254]:
age color height
1 33 green 177
# 注意在逻辑操作符两边的过滤条件必须使用小括号括起来，否则条件过滤不起作用，如下：
In [253]: df2.loc[df2.age>20 & df2.color.notnull()]
Out[253]:
age color height
0 20 black 155
1 33 green 177
2 22 NaN 188
3 20 blue 175
过滤后的赋值计算
在实际项目中，很多时候我们根据条件选取了一些行之后，我们要针对这些行中的数据需要做些操作（比如针对age进行加1操作），更复杂的我们需要获取本行的其它列的数据共同计算和判断。这里我们可以使用如下技巧:
In [256]: df
Out[256]:
age color food height score state
Jane 30 blue Steak 165 4.6 NY
Nick 2 green Lamb 70 8.3 TX
Aaron 12 red Mango 120 9.0 FL
Penelope 4 white Apple 80 3.3 AL
Dean 32 gray Cheese 180 1.8 AK
Christina 33 black Melon 172 9.5 TX
Cornelia 69 red Beans 150 2.2 TX
# 使用mask作为我们的筛选条件
In [258]: mask = (df.color=='blue')
# 选出符合条件的行，并对age列的数据进行加1操作
In [260]: df.loc[mask, 'age'] = df.loc[mask, 'age'] + 1
In [261]: df
Out[261]:
age color food height score state
Jane 31 blue Steak 165 4.6 NY
Nick 2 green Lamb 70 8.3 TX
Aaron 12 red Mango 120 9.0 FL
Penelope 4 white Apple 80 3.3 AL
Dean 32 gray Cheese 180 1.8 AK
Christina 33 black Melon 172 9.5 TX
Cornelia 69 red Beans 150 2.2 TX
# 更复杂的，我们如果需要同一行的其它数据进行计算，那么我们就需要使用apply函数和并选出响应的列，如下:
In [262]: df_with_age_height = df.loc[mask, ['age', 'height']]
In [265]: df.loc[mask, 'score'] = df_with_age_height.apply(lambda row: row['age'] + row['
...: height']/100, axis=1)
In [266]: df
Out[266]:
age color food height score state
Jane 31 blue Steak 165 32.65 NY
Nick 2 green Lamb 70 8.30 TX
Aaron 12 red Mango 120 9.00 FL
Penelope 4 white Apple 80 3.30 AL
Dean 32 gray Cheese 180 1.80 AK
Christina 33 black Melon 172 9.50 TX
Cornelia 69 red Beans 150 2.20 TX
# 使用apply仍然是使用迭代的方式，我们可以通过vectorization的方式直接计算，如下
In [10]: mask = (df.color == 'red')
In [13]: df_with_age_height = df.loc[mask, ['age', 'height']]
In [14]: df.loc[mask, 'score'] = (df_with_age_height['age'] + df_with_age_height['height'])/100
In [15]: df
Out[15]:
age color food height score state
Jane 30 blue Steak 165 1.95 NY
Nick 2 green Lamb 70 8.30 TX
Aaron 12 red Mango 120 1.32 FL
Penelope 4 white Apple 80 3.30 AL
Dean 32 gray Cheese 180 1.80 AK
Christina 33 black Melon 172 9.50 TX
Cornelia 69 red Beans 150 2.19 TX
关于vectorization矢量化的相关议题，可以参考文章Pandas系列4-数据矢量化
