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

python pandas column names search with regex

在Python的pandas库中，如果你想要通过正则表达式搜索列名，你可以使用`DataFrame.columns.str.contains()`函数结合`re`模块来实现。这个函数会返回一个布尔系列，其中True表示列名匹配给定的正则表达式模式。

例如：

import pandas as pd
import re

# 假设你有一个DataFrame df
df = pd.DataFrame({
   'A1': [1, 2, 3],
   'B2 pattern': [4, 5, 6],
   'Column_with_numbers': [7, 8, 9]
})

# 搜索包含数字的列名
pattern = r'\d+'  # 正则表达式模式，这里匹配一个或多个数字
matches = df.columns.str.contains(pattern)

# 现在matches是一个布尔Series，你可以筛选出匹配的列名
matching_columns = df.columns[matches]

print(matching_columns)

在这个例子中，`matching_columns`将会是`['B2 pattern', 'Column_with_numbers']`，因为它们的列名中都包含了数字。

pandas query

在pandas中，query函数用于筛选和查询数据。该函数的参数包括expr和inplace。

expr是查询条件的表达式，可以使用逻辑运算符和比较运算符对数据进行筛选。例如，可以使用等于运算符“==”来选择特定值的行，也可以使用逻辑运算符“&”和“|”来组合多个条件。可以在查询中使用DataFrame中的列名，以及各种Python运算符和函数。

inplace参数表示是否替换原数据，默认为False。如果设置为True，查询结果将直接应用于原始DataFrame，否则将返回查询结果的新DataFrame。

下面是一个示例，演示如何使用query函数进行数据查询：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
  'A': ['e', 'd', 'c', 'b', 'a'],
  'B': ['f', 'b', 'c', 'd', 'e'],
  'C': range(0, 10, 2),
  'D': range(10, 0, -2),
  'E.E': range(10, 5, -1)
})

# 使用query函数查询数据
result = df.query('A=="b" & C>2')

# 打印查询结果
print(result)

在上面的示例中，我们创建了一个DataFrame，并使用query函数选择了'A'列等于'b'并且'C'列大于2的行。最后，我们打印出查询结果。

希望这个例子能够帮助你理解pandas的query函数的用法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [10个快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例](https://blog.csdn.net/tMb8Z9Vdm66wH68VX1/article/details/126357179)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [14、Pandas：query()函数](https://blog.csdn.net/m0_46128639/article/details/122609263)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Pandas Query 方法深度总结](https://blog.csdn.net/zhouwei_1989_/article/details/125984285)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]