Pandas数据查询的集中实现方法

import pandas as pd

df = pd.read_csv("E:\python\dataAnalysis\spider\dataFile\weatherData.csv")
# 设置索引为日期
df.set_index("日期", inplace=True)
# print(df.index)
print(df.head())
# 对最高气温和最低气温进行数值改变
try:
    df.loc[:, "最高气温"] = df["最高气温"].str.replace("℃", "").astype("int32")
    df.loc[:, "最低气温"] = df["最低气温"].str.replace("℃", "").astype("int32")
    print(df.head())
except Warning as dw:
    # print(dw)
    pass

# 使用单个label值查询数据
print(df.loc['2022-12-05 星期一', ['天气', '风向']])
print(type(df.iloc[12]))

# 使用值列表批量查询
print(df.loc[['2022-12-04 星期日', '2022-12-05 星期一']])

# 使用数值区间进行范围查询
print(df.loc['2022-12-04 星期日':'2022-12-07 星期二', '最高气温':'天气'])

# 使用条件表达式查询
print(df.loc[df["最高气温"] > 7, :])

# 调用函数查询
print(df.loc[lambda df: (df["最高气温"] < 20) & (df["最低气温"] >= 0), :])