数组模糊查询python

### 如何在 Python 中对数组进行模糊查询

对于数组中的模糊查询，在 Python 生态中并没有直接提供名为“模糊查询”的功能，但是可以通过组合使用现有库来达成目的。当涉及到数值型数据时，Pandas 提供了强大的数据筛选能力[^2]。

然而针对更复杂的模式匹配或近似匹配场景，则可能需要依赖其他方法或是自定义逻辑。例如，如果目标是在字符串类型的数组内执行模糊搜索，可以考虑利用正则表达式模块 `re` 或者专门的模糊匹配库如 `fuzzywuzzy` 来完成任务。

下面给出一个简单的例子，展示如何基于 Pandas 对含有部分匹配条件的数据行进行检索：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 str.contains 方法来进行模糊查找
result_df = df[df['name'].str.contains('li')]
print(result_df)

这段代码会打印出名字中含有 "li" 子串的所有记录。此方式适用于处理结构化表格形式的数据集，并且能够高效地定位满足特定字符序列存在的条目。

另外一种情况是对数值范围内的成员做筛选，这同样能通过 Pandas 的区间索引来轻松解决:

v = [(0, 1), (2, 3)]
idx = pd.IntervalIndex.from_tuples(v, closed='both')
s = pd.Series([1, 2], index=idx)

query_result = s[s.index.overlaps((1, 2))]
print(query_result)

上述实例展示了创建一个由元组构成的时间间隔列表并从中挑选重叠指定区间的元素。