使用Python使两个datafram 类型数据关联查询时，怎么设置查询条件是一串没有排序先后的字符串

你可以使用 Pandas 库中的 `merge()` 方法来进行关联查询，同时使用字符串拼接来构造查询条件。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4], 'C': [7, 8, 9]})

# 构造查询条件的字符串
query_str = 'A in [' + ', '.join([str(a) for a in [2, 4]]) + ']'

# 使用 merge() 方法进行关联查询
result = pd.merge(df1.query(query_str), df2.query(query_str), on='A')

print(result)

在这个示例中，我们首先构造了查询条件的字符串 `query_str`，其中使用了字符串拼接和列表推导式来构造。然后，我们分别对两个 DataFrame 使用 `query()` 方法进行关键查询，并使用 `merge()` 方法进行关联查询。最终得到的 `result` DataFrame 就是我们想要的查询结果。

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使用Python使两个datafram 类型数据关键查询时，怎么设置查询条件是一串没有排序先后的字符串

可以使用Pandas的`query`函数来实现基于字符串的关键查询。具体来说，可以将查询条件保存在一个字符串中，然后将这个字符串传递给`query`函数，Pandas会自动解析这个字符串并执行相应的查询操作。

例如，假设有两个DataFrame类型的数据`df1`和`df2`，并且查询条件保存在一个字符串`query_str`中，可以按照以下步骤进行关键查询：

import pandas as pd

# 定义两个DataFrame类型数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

# 定义查询条件字符串
query_str = 'A < 4 and B >= 5'

# 使用query函数进行关键查询
result1 = df1.query(query_str)
result2 = df2.query(query_str)

# 输出查询结果
print(result1)
print(result2)

上述代码中，首先定义了两个DataFrame类型数据`df1`和`df2`，然后定义了一个查询条件字符串`query_str`，其中包含了两个条件：`A < 4`和`B >= 5`。接着使用`query`函数分别对`df1`和`df2`进行关键查询，并将结果保存在`result1`和`result2`中。最后将查询结果打印输出。

python查询两个字符串是否相等

要在Python中查询两个字符串是否相等，你可以使用相等运算符（==）。以下是一个示例代码：

string1 = "Hello"
string2 = "Hello"

if string1 == string2:
    print("字符串相等")
else:
    print("字符串不相等")

在上面的示例中，我们将字符串`"Hello"`赋值给变量`string1`和`string2`，然后使用相等运算符（==）比较它们是否相等。如果相等，则打印"字符串相等"；否则，打印"字符串不相等"。