[Pandas] 데이터 프레임(DataFrame) 쿼리(Query) 함수

※ 결과 비교를 위한 html 수정

from IPython.display import display_html
def display_side_by_side(*args):
    html_str=''
    for df in args:
        html_str += df.to_html()
    display_html(html_str.replace('table','table style="display:inline"'), raw=True)

※ 기준 DataFrame데이터 준비

import pandas as pd # 실습할 판다스 버전: 1.0.1

data = {"name": ["Atom", "John", "Park", "Kim"], 
        "weight": [50, 60, 80, 30],
        "height": [150,180,170,200]}

people_df = pd.DataFrame(data)
display(people_df)

1) 비교연산자(==) 사용

str_expr = "weight == 50"
people_df_q = people_df.query(str_expr) # 조건 부합 데이터 추출
print("조건 : 몸무게가 50인 데이터")
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

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2) 비교연산자(!=) 사용

str_expr = "height != 150"
people_df_q = people_df.query(str_expr) # 조건 부합 데이터 추출
print("조건 : 키가 150이 아닌 데이터")
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

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3) 비교연산자(<,<=,>,>=) 

str_expr = "weight < 60" 
people_df_q = people_df.query(str_expr) # 조건 부합 데이터 추출
print("※ 비교연산자(<)")
print("조건 : 몸무게가 60미만인 데이터")
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

str_expr = "weight <= 60" 
people_df_q = people_df.query(str_expr) # 조건 부합 데이터 추출
print("※ 비교연산자(<=)")
print("조건 : 몸무게가 60이하인 데이터")
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

str_expr = "weight > 60" 
people_df_q = people_df.query(str_expr) # 조건 부합 데이터 추출
print("※ 비교연산자(>)")
print("조건 : 몸무게가 60초과인 데이터")
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

str_expr = "weight >= 60" 
people_df_q = people_df.query(str_expr) # 조건 부합 데이터 추출
print("※ 비교연산자(>=)")
print("조건 : 몸무게가 60이상인 데이터")
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

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4) in 연산자( in, ==)

• in 과 == 의 결과는 같다 
• 다수의 조건데이터는 리스트[] 또는 튜플() 형태로 사용가능

str_expr = "weight in [60,30]" # 같은 결과 "weight == [60,30]" 
people_df_q = people_df.query(str_expr) # 조건 부합 데이터 추출
print("조건 : 몸무게가 30 이거나 60인 데이터")
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

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5) not in 연산자( not in, !=)

• not in 과 != 의 결과는 같다 
• 다수의 조건데이터는 리스트[] 또는 튜플() 형태로 사용가능

str_expr = "weight != 30" # 같은 결과 "weight not in 30" 
people_df_q = people_df.query(str_expr) # 조건 부합 데이터 추출
print("조건 : 몸무게가 30이 아닌 데이터")
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

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6) 논리 연산자(and, or, not)

• and : 전체 조건이 참일경우 참 
• or : 전체 조건 중 하나라도 참일경우 참 
• not : 뒤에 오는 조건의 반대(참일경우 거짓, 거짓일경우 참)

str_expr = "(weight > 50) and (weight <80)"
people_df_q = people_df.query(str_expr) # 조건 부합 데이터 추출
print("※ and 연산자")
print("조건 : 몸무게가 50보다 크고 80보다 작은 데이터")
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

str_expr = "(weight == 50) or (weight > 60)"
print("※ or 연산자")
print("조건 : 몸무게가 50이거나 60보다 큰 데이터")
people_df_q = people_df.query(str_expr) # 조건 부합 데이터 추출
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

str_expr = "not (weight == 50)"
print("※ not 연산자")
print("조건 : 몸무게가 50이 아닌 데이터")
people_df_q = people_df.query(str_expr) # 조건 부합 데이터 추출
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

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7) 외부 변수 참조 연산

num_weight = 70
num_height = 200
str_expr = "(weight > @num_weight) and (height <= @num_height)"
print("조건 : 몸무게가 70보다 크고 키가 200보다 작은 데이터")
people_df_q = people_df.query(str_expr) # 조건 부합 데이터 추출
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

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8) f-String을 이용한 외부 변수(또는 함수) 참조 연산

num_weight = 70
num_height = 200
str_expr = f"(weight > {num_weight}) and (height <= {num_height})"
people_df_q = people_df.query(str_expr) # 조건 부합 데이터 추출
print("조건 : 몸무게가 70보다 크고 키가 200보다 작은 데이터")
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

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9) 함수를 이용한 참조 연산

def weight_min(data):
    return min(data)

num_weight = 70
str_expr = "weight > @weight_min([70,90,30,50])" # 몸무게가 30보다 큰 데이터
print("조건 : 몸무게가 리스트데이터([70,90,30,50]) 중 최저값보다 큰 데이터")
people_df_q = people_df.query(str_expr) # 조건 부합 데이터 추출
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

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10) 인덱스 검색 

• 인덱스이름이 있다면 index대신 이름(DataFrameObj.index.name)을 기입합니다. 

str_expr = "index > 1" 
people_df_q = people_df.query(str_expr) # 조건 부합 데이터 추출
print("조건 : 인덱스(index)가 1보다 큰 데이터")
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

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11) (비교문자열)컬럼명.str.contains

▶ query 함수 옵션

• engine : python

▶ contains 함수 옵션

• case : True (대소문자 구별, 디폴트), False(대소문자 구별 안함) 

str_expr = 'name.str.contains("a")' 
people_df_q = people_df.query(str_expr, engine="python") # 조건 부합 데이터 추출
print("※ 대소문자 구별")
print("조건 : 이름에 'a'가 들어가 있는 데이터")
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

str_expr = 'name.str.contains("a",case=False)' 
people_df_q = people_df.query(str_expr, engine="python") # 조건 부합 데이터 추출
print("※ 대소문자 구별 안함")
print("조건 : 이름에 'a'가 들어가 있는 데이터")
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

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12) (비교문자열)컬럼명.str.startswith

str_expr = 'name.str.startswith("P")' 
people_df_q = people_df.query(str_expr, engine="python") # 조건 부합 데이터 추출
print("조건 : 이름이 'P' 로 시작하는 데이터")
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

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13) (비교문자열)컬럼명.str.endswith

str_expr = 'name.str.endswith("m")' 
people_df_q = people_df.query(str_expr, engine="python") # 조건 부합 데이터 추출
print("조건 : 이름이 'm' 로 끝나는 데이터")
display_side_by_side(people_df, people_df_q)

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SOURCE CODE

hyunmin94/hyunmin