pandas search

pandas的search函数不是pandas库的原生函数，因此在pandas的官方文档中没有相关介绍。如果你想要在pandas中进行搜索操作，可以使用其他函数，比如`str.contains()`。该函数可以用于对Series中的字符串进行模糊匹配搜索，返回一个布尔值的Series，指示每个元素是否包含指定的字符串。例如，你可以使用以下代码来搜索包含"北京"和"大学"的学校：

df.loc[df['school'].str.contains('北京') & df['school'].str.contains('大学')]

另外，你也可以使用正则表达式来进行搜索。例如，你可以使用以下代码来搜索包含"北京"或"大学"的学校：

df.loc[df['school'].str.contains('北京|大学')]

请注意，这些示例中的搜索操作都是针对DataFrame的某一列进行的。如果你想搜索整个DataFrame，可以使用`apply()`函数或其他方法来实现。

相应地，请告诉我还有什么其他问题可以帮助你解答呢？

相关问题

modin pandas

Modin Pandas是一个封装了Pandas的库，它通过透明地分发数据和计算任务来加速Pandas的工作流程。用户可以继续使用以前的Pandas笔记本，并享受Modin带来的显著加速，即使在单台机器上也是如此。只需要修改导入语句，将"pandas"替换为"modin.pandas"即可。\[1\]\[3\] Modin的创造者通过研究Kaggle平台上的Pandas使用数据，总结出了最常用的Pandas方法，并采用了一种数据驱动的方法来实现这些方法。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [想让Pandas运行更快？来试试Modin吧！](https://blog.csdn.net/SeizeeveryDay/article/details/108765139)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [嫌pandas慢又不想改代码怎么办？来试试Modin](https://blog.csdn.net/sixqingfeng/article/details/125716050)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

install pandas

安装pandas库有多种方法。其中一种方法是通过pip install命令来安装。可以在cmd命令行中执行pip install pandas命令来进行安装。如果出现版本冲突的提示，可以尝试升级pip，输入pip install --upgrade pip进行升级。如果升级报错，可以尝试输入python -m ensurepip和python -m pip install --upgrade pip来解决。然后再次输入pip install pandas进行安装。另一种方法是通过下载pandas的包文件来安装。可以在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/网站上找到需要的pandas版本并下载到本地。然后在cmd命令行中输入pip install [pandas包路径]来进行安装。安装完成后，可以新建一个test.py文件来测试是否成功引入pandas库，代码如下：

import pandas as pd
print("Success!")

这样就可以确认是否成功安装并引入了pandas库。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python安装Pandas库](https://blog.csdn.net/weixin_43222191/article/details/126395193)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python 之pandas库的安装及库安装两方法总结](https://blog.csdn.net/weixin_43937790/article/details/104412546)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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