pandas query 模糊

pandas的query模糊查询是通过使用`str.contains()`方法来实现的。具体的语法为：`df.query("column_name.str.contains('pattern')")`，其中`column_name`是要进行模糊查询的列名，`pattern`是要匹配的模式。这个方法可以用于筛选出符合指定模式的数据。引用中的代码示例展示了如何使用query进行模糊查询。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

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。

pandas query

在pandas中，query函数用于筛选和查询数据。该函数的参数包括expr和inplace。

expr是查询条件的表达式，可以使用逻辑运算符和比较运算符对数据进行筛选。例如，可以使用等于运算符“==”来选择特定值的行，也可以使用逻辑运算符“&”和“|”来组合多个条件。可以在查询中使用DataFrame中的列名，以及各种Python运算符和函数。

inplace参数表示是否替换原数据，默认为False。如果设置为True，查询结果将直接应用于原始DataFrame，否则将返回查询结果的新DataFrame。

下面是一个示例，演示如何使用query函数进行数据查询：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
  'A': ['e', 'd', 'c', 'b', 'a'],
  'B': ['f', 'b', 'c', 'd', 'e'],
  'C': range(0, 10, 2),
  'D': range(10, 0, -2),
  'E.E': range(10, 5, -1)
})

# 使用query函数查询数据
result = df.query('A=="b" & C>2')

# 打印查询结果
print(result)

在上面的示例中，我们创建了一个DataFrame，并使用query函数选择了'A'列等于'b'并且'C'列大于2的行。最后，我们打印出查询结果。

希望这个例子能够帮助你理解pandas的query函数的用法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [10个快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例](https://blog.csdn.net/tMb8Z9Vdm66wH68VX1/article/details/126357179)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [14、Pandas：query()函数](https://blog.csdn.net/m0_46128639/article/details/122609263)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Pandas Query 方法深度总结](https://blog.csdn.net/zhouwei_1989_/article/details/125984285)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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