如何利用Python和Pandas库从多个列中筛选出包含特定关键字组合的行，并确保结果行顺序与原始数据一致？

在处理包含大量数据的Excel文件时，特别是需要从多个列中筛选出包含特定关键字组合的行，并保持原始行顺序时，Python和Pandas库可以提供有效的解决方案。以下是具体的步骤和方法：

参考资源链接：[Python高效提取多列中包含'颈廓清术,中央组(VI组)'的行保持顺序](https://wenku.csdn.net/doc/6401abb9cce7214c316e9446?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **安装并导入必要的库**：
在开始之前，确保已经安装了pandas库。如果还没有安装，可以使用pip命令进行安装：`pip install pandas`。之后，在你的Python脚本中导入pandas库以及其他必要的库，如下所示：

import pandas as pd

2. **读取Excel文件**：
使用pandas的`read_excel`函数读取Excel文件，将数据加载到DataFrame中。这个函数会自动处理大多数Excel文件格式，但根据你的文件扩展名（`.xlsx`或`.xls`），可能需要指定不同的引擎。

# 对于.xlsx文件
df = pd.read_excel('path_to_file.xlsx')
# 对于.xls文件
# df = pd.read_excel('path_to_file.xls', engine='xlrd')

3. **构建筛选条件**：
使用Pandas的字符串方法或正则表达式来构建筛选条件。由于我们需要匹配多列中的关键字，可以使用正则表达式结合`filter`方法来进行行级筛选。

import re
# 定义一个包含关键字组合的列表
keyword_list = ['颈廓清术', '中央组(VI组)']
# 构建一个正则表达式，用于匹配包含任一关键字的行
pattern = '|'.join(keyword_list)
# 应用正则表达式筛选
filtered_df = df.filter(regex=pattern, axis=1).any(axis=1)

4. **保持原始行顺序**：
使用`loc`和`isin`方法来保持原始数据的顺序。`isin`方法可以返回一个布尔序列，表示每行是否包含关键字，然后用`loc`来选择这些行。

# 保持原始DataFrame的顺序
ordered_df = df.loc[filtered_df.index]

5. **输出结果到新的Excel文件**：
将筛选后的数据保存到新的Excel文件中，可以使用`to_excel`函数。`index=False`参数可以避免将行索引也写入到Excel文件中。

ordered_df.to_excel('filtered_results.xlsx', index=False)

以上步骤展示了如何使用Python和Pandas库来筛选包含特定关键字组合的行，并确保结果行的顺序与原始数据一致。这种方法不仅提高了数据处理的效率，而且避免了手动筛选可能引入的错误。

参考资源链接：[Python高效提取多列中包含'颈廓清术,中央组(VI组)'的行保持顺序](https://wenku.csdn.net/doc/6401abb9cce7214c316e9446?spm=1055.2569.3001.10343)