从Tkinter用户输入筛选Pandas DataFrame数据-Python教程-PHP中文网

从Tkinter用户输入筛选Pandas DataFrame数据

花韻仙語

发布： 2025-11-16 13:44:02

原创

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从tkinter用户输入筛选pandas dataframe数据

本文档旨在提供一个清晰、简洁的教程，讲解如何利用Tkinter获取用户输入，并以此为条件筛选Pandas DataFrame中的数据。通过示例代码和详细解释，帮助读者理解如何将用户界面与数据处理相结合，实现动态数据筛选功能。

使用Tkinter获取用户输入并筛选DataFrame

本教程将指导你如何使用Tkinter创建一个简单的用户界面，允许用户输入城市名称，然后使用该输入来筛选Pandas DataFrame，并显示筛选后的结果。

1. 导入必要的库

首先，我们需要导入必要的库：tkinter用于创建用户界面，pandas用于处理DataFrame。

import tkinter as tk
import pandas as pd

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2. 创建Tkinter窗口和输入框

接下来，我们创建一个Tkinter窗口，并在其中添加一个输入框（Entry）和一个按钮（Button）。用户将在输入框中输入城市名称。

page1 = tk.Tk() # 创建主窗口
page1.title("DataFrame Filter") # 设置窗口标题

mfa2 = tk.Entry(page1, width=100) # 创建输入框
mfa2.grid(row=0, column=6) # 放置输入框

# 创建标签，提示用户输入
label = tk.Label(page1, text="请输入城市名称：")
label.grid(row=0, column=5)

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3. 创建筛选函数

现在，我们创建一个函数filter_data()，该函数将从输入框中获取用户输入，并使用该输入来筛选DataFrame。

def filter_data():
    user_input = mfa2.get() # 获取输入框中的文本
    filtered_df = df[df["city"] == user_input] # 筛选DataFrame
    print(filtered_df) # 打印筛选后的DataFrame

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4. 读取CSV数据

假设你有一个名为new.csv的CSV文件，其中包含城市数据。我们将使用Pandas读取该文件。

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df = pd.read_csv('d://new.csv') # 读取CSV文件

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确保你的new.csv文件存在，并且路径正确。一个示例的new.csv文件内容如下：

city,population,country
Karachi,14910000,Pakistan
Lahore,12188000,Pakistan
Islamabad,1014825,Pakistan
Karachi,15210000,Pakistan
Islamabad,1065000,Pakistan

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5. 创建按钮并绑定筛选函数

创建一个按钮，并将filter_data()函数绑定到该按钮的点击事件。

filter_button = tk.Button(page1, text="Filter", command=filter_data) # 创建按钮
filter_button.grid(row=1, column=6) # 放置按钮

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6. 运行Tkinter主循环

最后，运行Tkinter的主循环，使窗口保持显示并响应用户交互。

page1.mainloop() # 运行主循环

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完整代码示例

import tkinter as tk
import pandas as pd

def filter_data():
    user_input = mfa2.get()
    filtered_df = df[df["city"] == user_input]
    print(filtered_df)

page1 = tk.Tk()
page1.title("DataFrame Filter")

mfa2 = tk.Entry(page1, width=100)
mfa2.grid(row=0, column=6)

label = tk.Label(page1, text="请输入城市名称：")
label.grid(row=0, column=5)

df = pd.read_csv('d://new.csv')

filter_button = tk.Button(page1, text="Filter", command=filter_data)
filter_button.grid(row=1, column=6)

page1.mainloop()

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注意事项

路径问题： 确保CSV文件的路径正确。如果文件不在当前工作目录下，需要提供完整路径。
编码问题： 如果CSV文件包含非ASCII字符，可能需要指定编码方式，例如df = pd.read_csv('d://new.csv', encoding='utf-8')。
错误处理： 可以添加错误处理机制，例如检查用户输入是否为空，以及处理CSV文件不存在的情况。
DataFrame为空： 如果用户输入的城市名称在DataFrame中不存在，filtered_df将为空。可以添加逻辑来处理这种情况，例如显示一条消息。