python控制excel模糊查询

要在Python中进行模糊查询，您可以使用pandas和openpyxl库。以下是一个示例代码，演示如何使用pandas和openpyxl进行模糊查询：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

# 加载Excel文件
filename = 'example.xlsx'
book = load_workbook(filename)
writer = pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl') 
writer.book = book

# 读取Excel文件中的工作表
df = pd.read_excel(filename, sheet_name='Sheet1')

# 进行模糊查询
query = 'John'
result = df[df['Name'].str.contains(query)]

# 将结果写回Excel文件中的新工作表
result.to_excel(writer, sheet_name='Result', index=False)
writer.save()

在上面的代码中，我们首先加载了Excel文件，然后使用pandas库读取工作表。然后，我们使用str.contains()方法进行模糊查询，并将结果写回Excel文件中的新工作表。最后，我们使用openpyxl库将结果保存回Excel文件中。

相关问题

如何用python实现excel模糊匹配

可以使用Python中的pandas库来实现excel模糊匹配。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 定义模糊匹配函数
def fuzzy_match(x, y):
    if str(x) in str(y):
        return True
    else:
        return False

# 使用apply函数匹配数据
df['match'] = df['column1'].apply(lambda x: fuzzy_match(x, 'keyword'))

# 输出匹配结果
print(df[df['match'] == True])

其中`data.xlsx`是要匹配的Excel文件，`column1`是要匹配的列，`keyword`是要匹配的关键词。`fuzzy_match`函数用于判断关键词是否在要匹配的数据中出现，如果出现则返回True，否则返回False。`apply`函数将`fuzzy_match`函数应用到每一行数据中，返回匹配结果。最后，通过过滤`match`列中为True的行，输出匹配结果。

python模糊查询excel

你可以使用 Pandas 库来进行模糊查询 Excel 文件。下面是一个基本的示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 进行模糊查询
search_query = 'your_search_query'
results = df[df['column_name'].str.contains(search_query, case=False)]

# 打印查询结果
print(results)

在上面的代码中，你需要将 `'your_file.xlsx'` 替换为你要查询的 Excel 文件的路径。`'column_name'` 是你要在哪一列进行模糊查询的列名，你需要将其替换为实际的列名。`'your_search_query'` 是你要搜索的查询字符串，可以是部分字符串或正则表达式。

这段代码会打印出与查询条件匹配的所有行。你可以根据需要进一步处理或操作这些结果。

请确保已经安装了 Pandas 库，可以通过运行 `pip install pandas` 来安装它。