使用python写一个查询工具。原始数据方便修改、移植

在Python中编写一个查询工具，我们可以使用像Pandas这样的库来处理数据，因为它提供了强大的数据结构DataFrame，非常适合于读取、操作和分析各种格式的数据。以下是创建一个基础的查询工具的步骤：

import pandas as pd

# 创建一个简单的函数，用于加载和查询数据
def query_tool(file_path):
    # 读取数据
    data = pd.read_csv(file_path)  # 假设数据是CSV格式，如果是其他格式，如Excel，使用pd.read_excel()代替
    
    def search(keyword):
        # 简单的搜索功能，可以根据实际需求调整
        results = data[data['column_name'].str.contains(keyword, case=False)]
        return results

    return search  # 返回查询函数，用户可以在外部调用它进行查询

# 示例：
query_func = query_tool('data.csv')
results = query_func('关键词')  # 用户输入他们想要查询的关键字

在这个例子中，`file_path`是包含原始数据的文件路径，`column_name`是你想要用户查询的具体列名，你可以根据实际情况替换这两个部分。此工具易于修改和移植，因为它是基于标准的Pandas API，只需要改变数据源和查询逻辑即可适应新的数据环境。