pandas query 包含字符

`pandas` 是一个 Python 的数据分析库，提供了丰富且高效的数据结构和数据分析工具。在 `pandas` 中，`query` 方法是一个非常有用的工具，它允许我们使用字符串表达式来选择数据。当我们需要根据某些条件筛选数据时，使用 `query` 方法可以非常方便地实现。

当你想要筛选出包含特定字符的字符串时，可以使用 `query` 方法。在 `query` 字符串表达式中，你可以使用 Python 的字符串方法 `.str.contains()` 来检查 DataFrame 中的字符串列是否包含特定的字符或字符串。例如，如果你有一个名为 `df` 的 DataFrame，并且想筛选出列 `column_name` 中包含字符 "特定字符" 的所有行，你可以这样写：

filtered_df = df.query('column_name.str.contains("特定字符")')

这里的 `"特定字符"` 应该替换为你实际想要筛选的字符。注意，如果 `特定字符` 中包含特殊字符，需要进行适当的转义处理。

使用 `query` 方法时，有一些注意事项：

- `query` 方法默认在 DataFrame 的局部作用域内工作，因此在表达式中直接使用列名即可。
- 由于 `query` 方法使用字符串作为参数，所以需要确保表达式中使用的是正确的 Python 语法。
- `query` 方法支持一些特殊变量，如 `@` 前缀，可以用来引用外部定义的变量。

相关问题

pandas query 正则查询

在 Pandas 中使用 query 函数配合正则表达式进行查询需要使用 `str.contains()` 方法。

例如，假设我们有一个 DataFrame，其中有一个名为 `fruit` 的列，我们想要查询该列中包含 `apple` 或 `orange` 的所有行，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'pear', 'grapefruit']
})

# 使用 query 函数和正则表达式进行查询
result = df.query('fruit.str.contains("apple|orange")')

print(result)

输出：

     fruit
0    apple
2   orange

在上述代码中，`query()` 函数的查询条件是 `'fruit.str.contains("apple|orange")'`，其中 `fruit` 表示要查询的列名，`str.contains()` 方法用于判断该列中是否包含指定的字符串或正则表达式。在本例中，正则表达式为 `"apple|orange"`，表示匹配包含 `apple` 或 `orange` 的字符串。

需要注意的是，如果查询条件中包含单引号或双引号，则需要使用相反的引号来包裹整个条件。例如，如果查询条件中包含双引号，则应该使用单引号来包裹整个条件，如 `'fruit.str.contains("apple|orange")'`。

pandas query 模糊查询

Pandas 的 query 方法支持类似 SQL 的模糊查询语法，可以通过使用 `like` 操作符实现模糊查询。

假设有如下 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
    'age': [25, 30, 35, 40, 45]
})

我们可以使用 `query` 方法进行模糊查询，例如查询名字中包含 `a` 的记录：

df.query("name like '%a%'")

输出结果：

       name  age
0     Alice   25
2  Charlie   35
3     David   40
4       Eva   45

其中 `%` 表示匹配任意个字符，可以出现在查询字符串的任意位置。例如 `'%a'` 表示以 `a` 结尾的字符串，`'a%'` 表示以 `a` 开头的字符串。注意在查询字符串中需要使用单引号括起来。