pandas 模糊筛选 groupby

引用中提供的代码演示了一个完整的求和操作，其中使用了groupby方法对DataFrame进行分组，并按班级进行求和。引用中提供了按列取值的方法，可以对GroupBy对象进行进一步的操作。而引用中的代码演示了创建DataFrame并使用groupby进行分组的示例。

要进行pandas模糊筛选和groupby操作，你可以使用str.contains()方法来实现。该方法可以在指定的列中进行模糊匹配，然后使用groupby进行分组。

下面是一种可能的实现方法：

# 假设你有一个名为df的DataFrame对象
# 模糊筛选包含"abc"的行，并按列名进行分组
filtered_df = df[df['列名'].str.contains('abc')].groupby('分组列名')

# 对分组后的数据进行统计操作
# 例如，计算每个分组的平均值
mean_values = filtered_df.mean()

# 输出结果
print(mean_values)

请替换代码中的'列名'和'分组列名'为你实际使用的列名。这样，你就可以通过模糊筛选和groupby操作来实现你的需求。

相关问题

pandas读取两个excel文件并连接查询

### 回答1：
您可以使用Pandas的`read_excel`方法读取两个Excel文件，然后使用`merge`或`concat`方法将它们连接起来。

示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel("file1.xlsx")
df2 = pd.read_excel("file2.xlsx")

# 使用concat方法将两个数据帧连接起来，默认沿着列的方向
result = pd.concat([df1, df2])

# 使用merge方法将两个数据帧按某个特定的列连接起来
result = pd.merge(df1, df2, on='column_name')

您也可以使用多种方法对连接后的数据进行筛选和操作，例如使用`groupby`、`pivot_table`等。

### 回答2：
使用pandas可以轻松地读取和处理多个Excel文件，并进行连接查询。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，可以使用`pd.read_excel()`函数加载两个Excel文件，并将它们保存为不同的DataFrame对象：

df1 = pd.read_excel('文件1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('文件2.xlsx')

接下来，我们可以使用pandas的连接操作将这两个DataFrame对象连接起来。如果两个DataFrame对象具有相同的列名，我们可以使用`pd.concat()`函数进行纵向连接：

df_combined = pd.concat([df1, df2])

如果两个DataFrame对象具有相同的行索引，我们可以使用`pd.merge()`函数进行横向连接。首先，我们需要找到用于连接的共同列，并使用`pd.merge()`指定连接方式（inner、outer、left或right）：

df_combined = pd.merge(df1, df2, on='共同列名', how='连接方式')

完成连接后，我们就可以对合并后的DataFrame进行查询了。可以使用`df_combined[条件]`来选择满足特定条件的行，条件可以是列的某个值的比较、布尔运算等等：

result = df_combined[df_combined['某列名'] > 100]

最后，我们可以将查询结果保存为新的Excel文件：

result.to_excel('查询结果.xlsx', index=False)

综上所述，通过使用pandas库，我们可以轻松地读取和连接多个Excel文件，并进行各种查询和操作。

### 回答3：
使用pandas可以方便地读取和操作Excel文件，并且可以将两个Excel文件进行连接和查询。

首先，我们需要导入pandas库并读取两个Excel文件。可以使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件并将其转换为pandas的DataFrame对象。假设我们有两个Excel文件分别为 "file1.xlsx" 和 "file2.xlsx"，我们可以按照以下方式读取：

import pandas as pd

excel1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
excel2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

接下来，我们可以使用pandas的连接函数`pd.concat()`将两个Excel文件进行连接。连接可以按照行或列的方式进行。如果我们想按照行的方式将两个Excel文件连接起来，可以使用以下代码：

combined = pd.concat([excel1, excel2], axis=0)

上述代码将把excel1和excel2按行连接起来形成一个新的DataFrame对象combined。

如果我们想按照列的方式连接两个Excel文件，可以使用以下代码：

combined = pd.concat([excel1, excel2], axis=1)

上述代码将把excel1和excel2按列连接起来形成一个新的DataFrame对象combined。

最后，我们可以使用pandas的查询功能对连接之后的DataFrame对象进行查询。可以使用`df[df['column_name'] == value]`进行基于某个列的值进行查询，或者使用`df[df['column_name'].str.contains('value')]`进行模糊查询。

以上是使用pandas读取两个Excel文件并连接查询的基本步骤，具体的查询操作可以根据实际需求进行进一步扩展。

用pandas的话，还有其他的方法吗？

当然，Pandas 提供了多种方法可以筛选数据，除了直接通过列名比较之外，还有以下几种常用的方式：

1. **模糊匹配（正则表达式）**:

   import pandas as pd

   pattern = r'^检验单$'  # 匹配精确等于"检验单"
   df_filtered = df[df['status'].str.match(pattern)]

2. **逻辑运算符**:
可以组合多个条件：

   df_filtered = df[(df['status'] == '检验单') & (df['category'] == '常规')]

3. **条件应用函数（apply）**:
对每一项应用自定义函数判断是否满足条件：

   def is_labs(row):
       return row['status'] == '检验单'
   
   df_filtered = df[df.apply(is_labs, axis=1)]

4. **查询字典（map）**:
如果 "status" 列是字典形式，例如 ID 和描述对应，可以用 map() 函数：

   mapping = {'A': '检验单', ...}  
   df_filtered = df[df['status'].map(mapping) == '检验单']

5. **分组然后过滤**:
先按某个字段分组，然后筛选每个组内的特定值：

   df_grouped = df.groupby('group_column').filter(lambda x: '检验单' in x['status'])

每种方法的选择取决于数据的具体结构和个人喜好。以上都假设 "status" 列是字符串类型。