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

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)。

python yield的作用

`yield` 是 Python 中的一个关键字，用于定义生成器函数（generator function）。生成器函数是一种特殊的函数，它在执行过程中可以暂停并保存当前的状态，等待下一次调用时再从之前暂停的地方继续执行。`yield` 关键字用于将生成器函数的返回值一次一次地“生成”出来，而不是一次性返回所有结果。

具体来说，`yield` 的作用有：

1. 将生成器函数转化为一个迭代器，可以在迭代器协议下进行循环、取值等操作；
2. 生成器函数可以实现按需生成数据，避免一次性生成大量数据占用内存；
3. 生成器函数可以实现协程，可以暂停和恢复执行状态，用于实现异步编程等场景。

例如，下面是一个简单的生成器函数，用于生成斐波那契数列：

def fib(n):
    a, b = 0, 1
    while a < n:
        yield a
        a, b = b, a+b

使用 `yield` 关键字，每次调用 `fib` 函数时都可以生成下一个斐波那契数，而不是一次性生成所有数。例如：

>>> f = fib(10)
>>> next(f)
0
>>> next(f)
1
>>> next(f)
1
>>> next(f)
2
>>> next(f)
3
>>> next(f)
5
>>> next(f)
8

这里用 `next` 函数来逐个取出生成器函数的返回值，每次调用 `next` 函数时，`fib` 函数会从上一次暂停的地方继续执行，直到遇到下一个 `yield` 关键字暂停为止。