python按模糊查询分类excel

您可以使用pandas库读取和操作Excel文件，使用pandas.DataFrame的str.contains()方法进行模糊查询，使用pandas.DataFrame的groupby()方法对查询结果进行分类。

示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 模糊查询
query = 'apple'
result = df[df['Fruit'].str.contains(query, case=False)]

# 分类
grouped = result.groupby('Category')

# 输出结果
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

其中，'example.xlsx'是您的Excel文件名，'Fruit'和'Category'是您的Excel表格中的列名。在查询时，我们使用了str.contains()方法，并将case参数设置为False以忽略大小写。在分类时，我们使用了groupby()方法，并将结果存储在grouped变量中。最后，我们使用for循环遍历grouped变量，并输出结果。

相关问题

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。

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。