1、常規(guī)操作

要從一個(gè) dataframe 中，篩選出某些列值符合要求的行數(shù)據(jù)，可以用類似以下的語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)：

df[df[col] == x]

也可以用 .query() 實(shí)現(xiàn)：

df.query('col == x')

2、其他操作方法

1）篩選出 col 列中值不是 bool 類型的行

df.query('col not in (True, False)')

2）篩選出 col 列中值為 nan、None 的值

df = pd.DataFrame({"value": [3,4,9,10,11,np.nan,12]})

# 方法1
# 利用 'nan 不等于自身' 的性質(zhì)，篩選出非 nan、None 的行
df.query("value == value')

# 方法2
# 類似的還有 isnull, notnull,isnan 等
df.query('value.notna()', engine='python')

# 方法3
df.query('value != 'NaN'")

以上結(jié)果都是

Out[28]: 
   value
0    3.0
1    4.0
2    9.0
3   10.0
4   11.0
6   12.0

# 篩選出不是 NaT 的行（提前使用外部函數(shù)，超綱了哈）
df.query('col not in [@pd.NaT]')

3）在 query 中篩選時(shí)引用外部變量

# 1. 外部為普通變量
# 方法1
pi = 3.1415
df.query('value < 10 and value > @pi')

# 方法2
pi = 3.1415
df.query(f'value < 10 and value > {pi}')

# 2.外部變量為 list
cond = [4, 12]
df.query('@cond[0] < value < @cond[1]')

# 3.外部變量為 dict，注意中括號(hào)中不能有引號(hào)，因此要取 dict 的值，需要用 dict.get() 的方式
cond = {'dn_band': 4, 'up_band': 12}
df.query("@cond.get('dn_band') < value < @cond.get('up_band')")

# 4.外部為函數(shù)
num = [2, 6] 
def func(x):
    return x * 2
df.query('@func(@num[0]) < value < @func(@num[1])')

以上的結(jié)果都是

Out[30]: 
   value
3   10.0
4   11.0

參考資料：
1、Querying for NaN and other names in Pandas

2、DataFrame的assign和query方法