python从df中的”abc"列继续拧查询123内容

如果您想要从DataFrame类型的结果中进一步查询某个列的内容，可以使用pandas的条件查询功能。下面是一个示例代码，假设您要查询"abc"列中值为"123"的所有行：

import pandas as pd
import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='test')

# 编写SQL语句
sql = "SELECT * FROM users WHERE age > 18"

# 使用pandas的read_sql函数执行查询并获取结果
df = pd.read_sql(sql, conn)

# 条件查询
result = df[df['abc'] == '123']

# 打印结果
print(result)

# 关闭连接
conn.close()

这个例子中，我们首先使用pandas的read_sql函数执行查询语句并获取结果，然后使用条件查询功能查询"abc"列中值为"123"的所有行，并打印出结果。您可以根据需要修改查询条件和连接参数。

相关问题

python从df中的”abc"列查询包含了123内容的行

如果您想要查询"abc"列中包含了"123"内容的所有行，可以使用pandas的str.contains()函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='test')

# 编写SQL语句
sql = "SELECT * FROM users WHERE age > 18"

# 使用pandas的read_sql函数执行查询并获取结果
df = pd.read_sql(sql, conn)

# 条件查询
result = df[df['abc'].str.contains('123')]

# 打印结果
print(result)

# 关闭连接
conn.close()

这个例子中，我们首先使用pandas的read_sql函数执行查询语句并获取结果，然后使用str.contains()函数查询"abc"列中包含了"123"内容的所有行，并打印出结果。您可以根据需要修改查询条件和连接参数。

使用python语言写一段代码，可以从excel表格中读取A3表格数据，A3表格数据格式为/abc/123/45/qwe.sv,删除读取的A3表格数据最后一个/后的内容

当然，我会为您编写如下 Python 代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 获取 A3 单元格数据
a3_data = df.iloc[2, 0]

# 删除最后一个 / 后的内容
a3_data = '/'.join(a3_data.split('/')[:-1])

print(a3_data)

这段代码使用 pandas 库读取 Excel 文件，并获取 A3 单元格的数据。接着，它使用 `split` 方法拆分数据字符串，切片得到除最后一个斜杠（/）后的内容，最后将其重新拼接。最后，代码打印出修改后的 A3 单元格数据。