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。

通讯录模糊查询pyrhon

通讯录模糊查询在Python中通常通过数据结构如列表、字典或更复杂的数据存储系统（如SQLite数据库或Pandas DataFrame）来实现。如果你想对用户的联系人信息进行部分匹配搜索，可以按照以下步骤操作：

1. **列表/字典**：
如果数据是以列表的形式存储每个联系人的姓名和电话，你可以遍历列表，比较用户输入的关键字与每个联系人名的相似度。

   def search_contact(keyword, contacts):
       results = []
       for contact in contacts:
           if keyword in contact['name']:
               results.append(contact)
       return results

   # 示例
   contacts = [{'name': '张三', 'phone': '13812345678'}, {'name': '李四', 'phone': '13909876543'}]
   result = search_contact('张', contacts)

2. **SQLite查询**：
如果使用SQL数据库，可以用LIKE关键字来进行模糊查询，Python可通过sqlite3库操作。

   import sqlite3

   conn = sqlite3.connect('contacts.db')
   cursor = conn.cursor()
   cursor.execute("SELECT * FROM contacts WHERE name LIKE ?", ('%' + keyword + '%',))
   results = cursor.fetchall()
   conn.close()

3. **Pandas DataFrame**：
对于大型数据集，可以使用Pandas库的`query()`函数，它支持复杂的布尔表达式。

   import pandas as pd

   df_contacts = pd.read_csv('contacts.csv')  # 假设数据已存储为CSV文件
   result_df = df_contacts.query(f'name.str.contains("{keyword}")')

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