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**Python Query函数：简化数据查询的利器**
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Python是一种广泛应用于数据处理和分析领域的编程语言，而query函数则是Python中一个强大的工具，用于简化数据查询的过程。无论是在数据清洗、数据筛选、数据分析还是数据可视化方面，query函数都能发挥重要作用。本文将围绕query函数展开，介绍其基本用法以及一些扩展问答。
**query函数简介**
query函数是pandas库中的一个功能强大的函数，它可以用于筛选和过滤数据。它的基本语法如下：
`python
DataFrame.query(expr, inplace=False)
其中，DataFrame是一个二维数据结构，expr是一个字符串，表示要进行的查询操作。inplace参数默认为False，表示不改变原始数据，而是返回一个新的查询结果。
**基本用法：条件查询**
query函数最常见的用法是进行条件查询。通过指定一定的条件，我们可以从数据中提取出符合条件的子集。下面是一个简单的例子：
`python
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000]}
df = pd.DataFrame(data)
result = df.query('Age 30')print(result)>运行以上代码，我们会得到一个新的DataFrame，其中包含年龄大于30岁的人的信息。query函数通过将条件表达式作为字符串传递给expr参数来实现条件查询。
**扩展问答：**
1. **如何使用query函数进行逻辑运算？**
query函数支持常见的逻辑运算符，包括“==”（等于）、“!=”（不等于）、“
”（大于）、“=”（大于等于）和“