当我们通过sql从 数据 库获得基础的 数据 后，要想进行分析，得先将 数据 进行处理，用得最多的函数当属查询类函数了，如果不会，你会发现存步难行…下面从易到难整理了几种特定场景的查询函数 一、 基本函数 ①MATCH（lookup_value,lookup_array,match-type） 参数：第1个参数为查询的值，第2个为查询的区域，第3个是查询方式，分为0（精确 匹配 ），1（升序 匹配 ），-1（降序 匹配 ...

在SQL语句中，可以使用select查询指定where条件来查询过滤某列的值。但在 Python pandas中需要使用特定的 方法 实现，本文主要介绍一下 Python pandas 查询过滤某列的值的 方法 及示例代码。 原文地址： Python pandas 查询过滤某列的值的 方法 及示例代码 编译|VK 来源|Towards Datas Science 从 数据 帧中过滤 数据 是清理 数据 时最常见的操作之一。Pandas提供了一系列根据行和列的位置和标签选择 数据 的 方法 。此外，Pandas还允许你根据列类型获取 数据 子集，并使用布尔索引筛选行。 在本文中，我们将介绍从Pandas 数据 框中选择 数据 子集的最常见操作： 按标签选择单列 按标签选择多列 按 数据 类型选择列 按标签选择一行 按标签选择多行 按位置选择一行 按位置选择多行 同时选择行和列 选择标量值 df = pd.read_ excel ('your_file.xlsx') df = df.drop(df[df['your_column'] == 0].index, axis=0, subset=['your_column']) df.to_ excel ('new_file.xlsx', index=False) 需要将"your_file.xlsx"和"your_column"替换为实际的 文件 名和列名。