当我们使用 Pandas 这个数据分析工具时，经常需要对数据进行查询和过滤。在这个过程中，使用 Pandas 的 query() 方法可以提高查询的效率和方便性。以下是关于如何使用 Pandas query() 方法的完整攻略：
什么是 Pandas 的 query() 方法？
Pandas 的 query() 方法是一种在数据框中进行条件查询的方法。我们可以使用类似 SQL 的语言对数据框进行筛选，并返回筛选后的结果。该方法不仅可以提高查询的速度和准确度，而且语法简单易懂。
如何使用 Pandas 的 query() 方法？
在使用 Pandas 的 query() 方法时，我们需要使用一些运算符和关键字，例如 ==、!=、>、<、>=、<=、and、or、not。这些关键词可以组合成复杂的逻辑关系，以实现对数据框进行高效的筛选和查询。以下是一个简单的示例：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'name':['Tom', 'Jerry', 'Lucy', 'Lily'],
'age':[23, 21, 24, 26],
'gender':['Male', 'Male', 'Female', 'Female']})
result = data.query('age > 22 and gender =="Female"')
print(result)
在上述示例中，我们创建了一个包含名字、年龄、性别的数据框。然后，我们使用 query() 方法筛选年龄大于 22 且性别为女性的记录，并将结果打印输出。
Pandas 的 query() 方法的特点是什么？
相较于其他的 Pandas 数据过滤方法，query() 方法更简单、更优雅。
与在 iloc/loc 中使用表达式的优点相同,使用 query() 方法会有以下优点:
- 更短的代码，更易于阅读
- 可使用数据帧表列引用，而不是查询变量名称
- 自动过滤使用Python全局对象或已编译的对象引用。Python对象引用使用@符号从表达式中删除
- 可以获取局部和全局变量
而且，由于使用了精简的语法来过滤数据帧，query() 方法的查找速度通常比其他方法要快。
query() 方法的注意事项：
- 使用 query() 方法时，表达式内的字符串必须用引号引起来。
- 在表达式中使用的列必须用反引号引用。例如，在使用列名“my column”时应该写作
my column。 - 在表达式中引用变量时，应使用“@”字符。例如：
salary > @my_var。
以下是另外一个示例，展示了如何使用 query() 方法查询 Excel 导入的数据：
# 导入数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 简单的查询语句
df.query('price > 10 and quality > 80')
# 更复杂的查询语句
df.query('(price > 10 or quality > 80) and category == "A"')
在以上示例中，我们首先使用 read_excel() 方法从 Excel 文件中读取数据，然后使用 query() 方法进行简单和复杂查询。
在使用 query() 方法时，可以通过组合运算符和关键字，实现丰富、灵活的数据查询方式。
总结
Pandas 的 query() 方法是一种用于数据帧筛选和查询的非常方便、易用的方法。它的语法简单、流畅，表达式清晰易懂，能够提高数据分析的效率和准确度。在实际使用中，我们还可以结合其他 Pandas 方法使用，实现更为复杂的数据查询和处理。