query()函数是Pandas库中一个非常实用的方法，它允许直接使用类似于SQL的表达式来筛选DataFrame中的数据。这意味着可以用简洁的字符串表达式来执行复杂的过滤操作，而无需编写多行传统的Python条件语句。这对于数据探索和预处理阶段尤其有用，尤其是在需要进行动态或条件性数据查询时。
query()函数的基本语法如下：
DataFrame.query(expr, inplace=False)expr：一个字符串，表示要评估的布尔表达式。这个表达式中可以包含DataFrame的列名，使用它们来构建筛选条件。列名不需要加引号，但需要遵守Python的命名规范，如果列名是Python保留字或包含空格、特殊字符，则需要用反引号`包围。inplace：可选参数，默认为False。如果设置为True，则会在原DataFrame上进行修改，而不是返回一个新的DataFrame。
特点与优势
- 简洁性：使用
query()可以将多条件筛选逻辑封装在一个字符串中，使得代码更加简洁易读。 - SQL风格：对于熟悉SQL的用户，
query()的表达方式会感觉很自然，易于上手。（后续笔者会出关于SQL基本使用方法的博客） - 动态性：因为筛选条件是字符串，所以可以动态生成这些字符串来适应不同的查询需求。
示例
假设有一个包含学生分数的DataFrame，有两列 Name 和 Score，你可以这样使用query()来筛选得分大于80的学生：
df.query('Score > 80')或者筛选特定名字且分数不低于某一阈值的学生：
df.query('Name == "Alice" and Score >= 90')注意事项
- 在表达式中，需要确保正确处理变量名和运算符，避免因Python保留字或特殊字符引起的问题。
- 如果表达式中包含DataFrame中不存在的列名，
query()会出现错误。 - 当表达式变得非常复杂时，考虑代码的可读性和维护性，适时采用其他方法或添加注释说明。
