Question

我在列名中有一个带空格的数据框。我正在尝试使用query方法来获得结果。它与'c'列工作正常，但是'a b'

会出错

import pandas as pd
a = pd.DataFrame(columns=["a b", "c"])
a["a b"] = [1,2,3,4]
a["c"] = [5,6,7,8]
a.query('a b==5')

为此，我收到此错误：

a b ==5
  ^
SyntaxError: invalid syntax

我不想用其他字符填充空格，例如'_'等。

有一个hack使用pandasql将变量名放在括号示例中： [a b]

Answer 1

Pandas 0.25 +

如上所述here：

DataFrame.query()和DataFrame.eval()现在支持引用列带有反引号的名称，用于引用带空格的名称（GH6508）

所以你可以使用：

a.query('`a b`==5')

Pandas pre-0.25

如果列名中有空格，则无法使用pd.DataFrame.query。考虑如果您的列名为a，b和a b会发生什么情况;你需要什么就会含糊不清。

相反，您可以使用pd.DataFrame.loc：

df = df.loc[df['a b'] == 5]

由于您只是过滤行，因此您可以完全省略.loc访问者：

df = df[df['a b'] == 5]

Answer 2

目前还不可能。检查github issue #6508：

请注意，实际上 .query 只是一个很好用的界面，实际上它有非常具体的保证，这意味着它的意思是像查询语言一样解析，而不是一个完全通用的界面

原因是public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> { @Query(value = "SELECT * FROM USERS WHERE LASTNAME = ?1", countQuery = "SELECT count(*) FROM USERS WHERE LASTNAME = ?1", nativeQuery = true) Page<User> findByLastname(String lastname, Pageable pageable); }需要字符串是有效的python表达式，因此列名必须是有效的python标识符。

解决方案是boolean indexing：

query

Answer 3

从熊猫0.25开始，您将能够使用反引号对列名进行转义，从而可以

a.query('`a b` == 5')

Answer 4

在这种情况下，我会创建一个条件来查找值，条件为True，而不是使用pandas.query函数。例如：

import pandas as pd
a = pd.DataFrame(columns=["a b", "c"])
a["a b"] = [1,2,3,5]
a["c"] = [5,6,7,8]
#a.query('a b==5') Remove the query because it cannot lookup columns with spaces in the name.

condition = a['a b'] == 5
print(a['a b'][condition]

输出：

3    5

我们在索引3看到你的条件评估为True（如果你想要特定的索引而不是系列的布尔值）。

Answer 5

我担心查询方法不接受具有空格的列名。无论如何，您可以通过以下方式查询数据框：

import pandas as pd
a = pd.DataFrame({'a b':[1,2,3,4], 'c':[5,6,7,8]})
a[a['a b']==1]

Pandas查询功能不适用于列名中的空格

5 个答案:

Pandas 0.25 +

Pandas pre-0.25