python排表取出带关键字数据

在Python中，如果想要从一个表格中取出带有特定关键字的数据，需要使用第三方库pandas来操作。Pandas是Python中一个强大的数据分析库，其中的DataFrame数据结构可以方便地对表格进行操作。

具体的操作流程为：首先导入pandas库，然后使用read_excel()函数读取Excel表格，并将其存储为DataFrame对象；接着使用contains()函数，来筛选出带有关键字的数据；最后可以使用to_excel()函数将筛选出的数据保存为一个新的Excel表格。

下面是一段简单的代码示例：

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 筛选出带有关键字的数据
df_new = df[df['Column1'].str.contains('Keyword')]

# 将筛选出的数据保存为新的Excel表格
df_new.to_excel('new_example.xlsx', index=False)

这段代码中，'Column1'代表要查询的列名，'Keyword'是要查询的关键字。在筛选出符合条件的数据之后，使用to_excel()函数将新的数据保存为new_example.xlsx文件，其中index=False表示不保存行索引。

总之，在Python中使用pandas库可以非常方便地操作Excel表格，通过contains()函数可以轻松地取出带有关键字的数据。

相关问题

在python中描述算法基本思路，写出源程序。 【题目描述】若待排序数据是若干个文件，且每个文件内数据按关键字有序存放，如何将这多个文件合并为一个，且合并后的数据保持有序。

对于这个问题，可以采用归并排序的思想，具体步骤如下：

1. 读取每个文件的第一个元素，将它们放入一个数组中。

2. 对数组进行排序。

3. 取出数组中最小的元素，将其写入输出文件中。

4. 从该元素所在文件中读取下一个元素，将其放入数组中。

5. 重复步骤 2~4，直到所有文件中的元素都被写入输出文件中。

下面是使用 Python 实现的代码：

import heapq

def merge_files(file_list, output_file):
    # 打开每个文件并读取第一个元素
    files = []
    for filename in file_list:
        f = open(filename, 'r')
        heapq.heappush(files, (f.readline(), f))
    
    # 从堆中取出最小的元素，并将其写入输出文件
    with open(output_file, 'w') as f:
        while files:
            value, file = heapq.heappop(files)
            f.write(value)
            next_value = file.readline()
            if next_value:
                heapq.heappush(files, (next_value, file))
            else:
                file.close()

调用 `merge_files` 函数时，需要传入待合并的文件列表和输出文件名。例如：

file_list = ['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt']
output_file = 'merged.txt'
merge_files(file_list, output_file)

这段代码会将三个文件合并为一个，并将结果写入 `merged.txt` 文件中。

python对txt数据根据每行：后的数据排序

可以使用Python内置的sorted函数对txt数据进行根据每行":"后的数据排序。

假设你有一个名为example.txt的文本文件，包含一些数据，每行以冒号分隔，冒号后面是需要排序的值。下面是一个简单的示例代码来读取文件并对其进行排序：

with open('example.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    sorted_lines = sorted(lines, key=lambda x: int(x.split(":")[-1]))
    
with open('example_sorted.txt', 'w') as f:
    f.writelines(sorted_lines)

首先，打开example.txt文件并读取所有行。然后，使用sorted函数对lines进行排序，使用lambda表达式指定排序关键字（这里使用split函数将每行按照冒号分隔，并取出最后一个元素作为排序依据，使用int函数将其转换为整数类型）。最后，将排序后的行写入新文件example_sorted.txt。

注意，这里使用的是默认的升序排序。如果需要降序排序，可以将参数reverse设置为True，即sorted(lines, key=lambda x: int(x.split(":")[-1]), reverse=True)。