#-----------------------------------------------------
#範例16-15：df的查詢（2）：條件where查詢2種方法：一般做法 vs df.query()
#https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/indexing.html
#https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.query.html
#https://www.w3schools.com/python/pandas/ref_df_query.asp
#https://www.geeksforgeeks.org/python-filtering-data-with-pandas-query-method/

#（1）檔案：學生成績檔（score6.xlsx），有不同班級
#https://acupun.site/lecture/python/py_example/chp16/score6.xlsx

#（2）重點1：條件 where 查詢有2中做法：
# (A) df[df['myclass']=='經管3a']
# (A) df.query('math >= 90')

#（3）重點1：條件查詢 where 班級myclass = 經管3a的資料
# df[df['myclass']=='經管3a']
# 對應sql指令：select * from python where math >=90

#（4）重點2：而且查詢：國文英文數學，三者都高於70分的學生
# df[  (df['chi'] >=70) & (df['eng'] >=70) & (df['math'] >=70)  ]
#對應sql指令：select * from python where chi >=70 and eng >=70 and math >=70

#（5）重點3：或者查詢：英文學高於90，或是數學高於90
# df[  (df['eng'] >=90) | (df['math'] >=90)  ]
# 對應sql指令：select * from python where eng >=90 or math >=90

#（6）重點1：df.query()條件查詢
# df.query('math >= 90')
# df.query('chi>=70 & eng>=70 & math>=70'))
# df.query('chi>=70 and eng>=70 and math>=70'))
# df.query('eng>=90 | math>=90'))
# df.query('eng>=90 or math>=90'))
#注意：query('math>90')的指令，與df['math']>90的寫法，不同

#------------------------------
#1.練習1：查詢myclass欄位 = "經管3a"
#---------------------
#（1）讀取網路檔案：score6.xlsx（python資料表），有不同班級
#import pandas as pd
#df = pd.read_excel("https://acupun.site/lecture/python/py_example/chp16/score5.xlsx","python")
print()
print("1-1.全部的資料=\n")

#---------------------
#（2）查詢班級myclass=經管3a：df2 = df[['name','chi','eng','math']]
#對應sql指令：select * from python where myclass='經管3a'
print()
#select1 = df['myclass'] == "經管3a"
#df2 = df[select1]
print("1-2.查詢班級myclass=經管3a=\n")
print()
print("1-2.查詢班級myclass=資工2a=\n")


#------------------------------
#2.練習2：查詢math欄位大於90分 : df[df['math'] >= 90]
#---------------------
#對應sql指令：select * from python where math >=90
print()
print("2-1.查詢數學大於90分的學生=\n")

#------------------------------
#2.練習3：查詢國文英文數學，三者都高於70分的學生 : df[(df['chi'] >=70) & (df['eng'] >=70) & (df['math'] >=70)]
#---------------------
#對應sql指令：select * from python where chi >=70 and eng >=70 and math >=70
#注意：而且==> 在sql語法 ==> and
#注意：而且==> 在pandas語法 ==> &
print()

print("2-2.查詢國文英文數學都高於70分的學生=\n")

#------------------------------
#3.練習4：查詢英文學高於90，或是數學高於90的學生 : df[ (df['eng'] >=90) | (df['math'] >=90) ]
#---------------------
#對應sql指令：select * from python where eng >=90 or math >=90
#注意：或 ==> 在sql語法 ==> or
#注意：或 ==> 在pandas語法 ==> |
print()

print("2-3.查詢英文學高於90，或是數學高於90的學生=\n")

#------------------------------
#4.練習5：query條件查詢 : df.query('math >= 90')
#---------------------
#對應sql指令：select * from python where math >=90
print()
print("3-1.query查詢數學大於90分的學生=\n")
#注意：query('math>90')的指令，與df['math']>90的寫法，不同

print()
print("3-2.query查詢國文英文數學都高於70分的學生=\n")

print()
print("3-3.query查詢英文學高於90，或是數學高於90的學生=\n")



#--------------------
#（5）把df，儲存為score1c.xlsx
print()
#(A).儲存到虛擬專案區（暫存幾天）
#df.to_excel("score5.xlsx")

#(A).加入google雲端的目錄（永久保存）
#A.先在左邊的『檔案』，
#B.點按『掛接雲端硬碟』，顯示『drive』
#import os
#os.chdir("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks")

#df.to_excel("score1c.xlsx")
#查看目錄的檔案名稱
!ls


#--------------------------------------------------------------------




















#--------------------------------------------------------------------
#範例16-15：df的查詢（2）：條件where查詢2種方法：一般做法 vs df.query()
#https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/indexing.html
#https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.query.html
#https://www.w3schools.com/python/pandas/ref_df_query.asp
#https://www.geeksforgeeks.org/python-filtering-data-with-pandas-query-method/

#（2）重點1：條件 where 查詢有2中做法：
# (A) df[df['myclass']=='經管3a']
# (A) df.query('math >= 90')

#（3）重點1：條件查詢 where 班級myclass = 經管3a的資料
# df[df['myclass']=='經管3a']
# 對應sql指令：select * from python where math >=90

#（4）重點2：而且查詢：國文英文數學，三者都高於70分的學生
# df[  (df['chi'] >=70) & (df['eng'] >=70) & (df['math'] >=70)  ]
#對應sql指令：select * from python where chi >=70 and eng >=70 and math >=70

#（5）重點3：或者查詢：英文學高於90，或是數學高於90
# df[  (df['eng'] >=90) | (df['math'] >=90)  ]
# 對應sql指令：select * from python where eng >=90 or math >=90

#（6）重點1：df.query()條件查詢
# df.query('math >= 90')
# df.query('chi>=70 & eng>=70 & math>=70'))
# df.query('chi>=70 and eng>=70 and math>=70'))
# df.query('eng>=90 | math>=90'))
# df.query('eng>=90 or math>=90'))
#注意：query('math>90')的指令，與df['math']>90的寫法，不同

#------------------------------
#1.練習1：查詢myclass欄位 = "經管3a"
#---------------------
#（1）讀取網路檔案：score6.xlsx（python資料表），有不同班級
import pandas as pd
df = pd.read_excel("https://acupun.site/lecture/python/py_example/chp16/score5.xlsx","python")
print()
print("1-1.全部的資料=\n", df)

#---------------------
#（2）查詢班級myclass=經管3a：df2 = df[['name','chi','eng','math']]
#對應sql指令：select * from python where myclass='經管3a'
print()
select1 = df['myclass'] == "經管3a"
df2 = df[select1]
print("1-2.查詢班級myclass=經管3a=\n", df2)
print()
print("1-2.查詢班級myclass=資工2a=\n", df[df['myclass']=='資工2a'])


#------------------------------
#2.練習2：查詢math欄位大於90分 : df[df['math'] >= 90]
#---------------------
#對應sql指令：select * from python where math >=90
print()
print("2-1.查詢數學大於90分的學生=\n", df[df['math'] >= 90])

#------------------------------
#2.練習3：查詢國文英文數學，三者都高於70分的學生 : df[(df['chi'] >=70) & (df['eng'] >=70) & (df['math'] >=70)]
#---------------------
#對應sql指令：select * from python where chi >=70 and eng >=70 and math >=70
#注意：而且==> 在sql語法 ==> and
#注意：而且==> 在pandas語法 ==> &
print()
select1 = (df['chi'] >=70) & (df['eng'] >=70) & (df['math'] >=70)
print("2-2.查詢國文英文數學都高於70分的學生=\n", df[select1])

#------------------------------
#3.練習4：查詢英文學高於90，或是數學高於90的學生 : df[ (df['eng'] >=90) | (df['math'] >=90) ]
#---------------------
#對應sql指令：select * from python where eng >=90 or math >=90
#注意：或 ==> 在sql語法 ==> or
#注意：或 ==> 在pandas語法 ==> |
print()
select1 = (df['eng'] >=90) | (df['math'] >=90)
print("2-3.查詢英文學高於90，或是數學高於90的學生=\n", df[select1])

#------------------------------
#4.練習5：query條件查詢 : df.query('math >= 90')
#---------------------
#對應sql指令：select * from python where math >=90
print()
print("3-1.query查詢數學大於90分的學生=\n", df.query('math >= 90'))
#注意：query('math>90')的指令，與df['math']>90的寫法，不同

print()
#print("3-2.query查詢國文英文數學都高於70分的學生=\n", df.query('chi>=70 & eng>=70  & math>=70'))
print("3-2.query查詢國文英文數學都高於70分的學生=\n", df.query('chi>=70 and eng>=70 and math>=70'))

print()
#print("3-3.query查詢英文學高於90，或是數學高於90的學生=\n", df.query('eng>=90  | math>=90'))
print("3-3.query查詢英文學高於90，或是數學高於90的學生=\n", df.query('eng>=90 or math>=90'))

#--------------------
#（5）把df，儲存為score1c.xlsx
print()
#(A).儲存到虛擬專案區（暫存幾天）
#df.to_excel("score5.xlsx")

#(A).加入google雲端的目錄（永久保存）
#A.先在左邊的『檔案』，
#B.點按『掛接雲端硬碟』，顯示『drive』
#import os
#os.chdir("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks")

#df.to_excel("score1c.xlsx")
#查看目錄的檔案名稱
!ls


#--------------------------------------------------------------------