python对ths_index中name列进行模糊匹配

你可以使用 pandas 库中的 str.contains() 方法来实现模糊匹配。例如，假设你的 DataFrame 名称为 df，那么可以使用以下代码来实现对 name 列进行模糊匹配：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('ths_index.csv')

# 模糊匹配
match_df = df[df['name'].str.contains('匹配关键词')]

其中，'匹配关键词' 是你要进行模糊匹配的关键词。这段代码会将 name 列中包含 '匹配关键词' 的所有行筛选出来，并存储在 match_df 变量中。你可以根据需要对 match_df 进行进一步的处理。

相关问题

python 使用pd读取mysql中ths_index表格， 模糊匹配ths_index表格中name列和list

可以使用 pandas.read_sql() 方法从 MySQL 数据库中读取数据，并使用 SQL 语句实现模糊匹配。

假设你已经连接了 MySQL 数据库，可以尝试以下代码：

import pandas as pd
import pymysql

# 建立 MySQL 数据库连接
conn = pymysql.connect(
    host='localhost',
    port=3306,
    user='username',
    password='password',
    database='database_name',
    charset='utf8mb4'
)

# SQL 查询语句，模糊匹配 name 列和 list 列
sql = "SELECT * FROM ths_index WHERE name LIKE '%pattern%' OR list LIKE '%pattern%'"

# 使用 pandas.read_sql() 方法读取数据
df = pd.read_sql(sql, conn)

# 关闭数据库连接
conn.close()

# 打印数据
print(df)

其中，`pattern` 是你要匹配的字符串，`%` 表示通配符，可以匹配任意字符。这个 SQL 语句会查询 ths_index 表中所有 name 列或 list 列包含 `pattern` 的行，并将结果保存到 DataFrame 中。

注意，使用 pandas.read_sql() 方法需要安装 pymysql 库。

python 使用pd读取mysql中ths_index表格，找出表格中name列和list相同值的行，并求出list不在ths_index中name列的值

假设你已经成功连接了MySQL数据库，并且已经安装了pandas和MySQLdb（或者pymysql）这两个库，那么可以按照以下步骤读取数据和做筛选：

1. 导入需要的库

import pandas as pd
import MySQLdb  # 或者使用 import pymysql as MySQLdb

2. 建立数据库连接

conn = MySQLdb.connect(
    host='localhost',
    port=3306,
    user='root',
    password='密码',
    db='数据库名',
    charset='utf8'
)

3. 使用pd读取数据

df = pd.read_sql('SELECT * FROM ths_index', con=conn)

4. 筛选出name列和list相同值的行

name_list = ['要筛选的name值1', '要筛选的name值2', ...]
result = df[df['name'].isin(name_list) & df['name'].eq(df['list'])]

5. 求出list不在ths_index中name列的值

list_values = result['list'].unique()
result = df[~df['name'].isin(list_values) & ~df['list'].isin(list_values)]

最终，result就是筛选出的结果。注意，在第4步中，`df['name'].eq(df['list'])` 表示判断 name 和 list 是否相等，返回一个布尔值的 Series。而在第5步中，`~` 表示取反，即找出不在 list_values 中的值。