在mysql中，如何将表：2023年6月7日中，拒绝原因列里，数据中包含‘钓鱼’和‘过滤’字样的数据,的行给列出来

可以使用以下SQL语句来查询包含"钓鱼"和"过滤"字样的行：

SELECT * FROM `2023年6月7日` WHERE `拒绝原因` LIKE '%钓鱼%' OR `拒绝原因` LIKE '%过滤%';

其中，`2023年6月7日`是表名，`拒绝原因`是列名，`%`是通配符，用于匹配任意字符。这条语句会返回包含"钓鱼"和"过滤"字样的所有行。

相关问题

在mysql中，如何将表：2023年6月6日中，拒绝原因列里，数据为转发-机密,的行给列出来

您可以使用以下SQL语句来列出拒绝原因列中数据为“转发-机密”的行：

SELECT * FROM `2023年6月6日` WHERE `拒绝原因` = '转发-机密';

请注意，表名使用反引号（`）括起来，以避免SQL语句解析错误。如果您只想列出特定的列，则可以将“*”替换为所需的列名。

python项目：有一个csv表，如何删除该表中date列里含有2023这个数字的整行数据

可以按照以下步骤使用Python删除CSV表中date列里含有2023这个数字的整行数据：

1. 导入pandas模块： `import pandas as pd`
2. 读取CSV文件：`df = pd.read_csv('filename.csv')`
3. 选取date列中含有2023这个数字的行：`mask = df['date'].astype(str).str.contains('2023')`
4. 使用选取的行的索引，删除整行数据：`df.drop(df[mask].index, inplace=True)`
5. 将修改后的数据保存回CSV文件：`df.to_csv('filename.csv', index=False)`

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('filename.csv')

# 选取date列中含有2023这个数字的行
mask = df['date'].astype(str).str.contains('2023')

# 使用选取的行的索引，删除整行数据
df.drop(df[mask].index, inplace=True)

# 将修改后的数据保存回CSV文件
df.to_csv('filename.csv', index=False)

这样就可以删除CSV表中date列里含有2023这个数字的整行数据了。