如何用python将excle表格中的中文名字进行模糊统计

你可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel表格。具体步骤如下：

1. 首先安装pandas库，可以使用以下命令安装：

pip install pandas

2. 使用pandas库中的read_excel函数读取Excel表格：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

3. 对中文名字进行模糊统计，可以使用pandas的str.contains()函数和正则表达式来实现：

# 假设中文名字所在的列名为'姓名'
# 使用正则表达式'[张王李].*'来匹配姓氏为张、王、李的人
# 使用str.contains()函数来筛选出包含匹配结果的行
result = df[df['姓名'].str.contains('[张王李].*')]

以上代码将筛选出中文名字中包含张、王、李姓的人的信息。你可以根据自己的需求修改正则表达式和列名。

相关问题

如何用python将excle表格中的中文名字进行模糊统计，并得出每个人出现次数，导出为excle表格

为了实现这个需求，我们可以对上面的代码稍作修改，使用pandas的groupby()函数和count()函数来统计每个人出现的次数，并将结果导出为Excel表格。

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 对中文名字进行模糊统计，筛选出包含张、王、李姓的人
result = df[df['姓名'].str.contains('[张王李].*')]

# 使用groupby()函数和count()函数统计每个人出现的次数
count_result = result.groupby(['姓名']).count()

# 将统计结果导出到Excel表格中
count_result.to_excel('count_result.xlsx')

以上代码将统计出每个人出现的次数，并将结果导出到名为'count_result.xlsx'的Excel表格中。你可以根据自己的需求修改正则表达式和列名。

怎么使用python将excle表格进行统计表格中每个姓名的出现次数

可以使用 pandas 库来读取 Excel 表格，并使用 groupby 和 count 方法来统计每个姓名的出现次数。具体实现步骤如下：

1. 安装 pandas 库：在命令行中输入 `pip install pandas`，等待安装完成。

2. 导入 pandas 库：在 Python 脚本中导入 pandas 库，代码如下：

   import pandas as pd

3. 读取 Excel 表格：使用 pandas 库中的 read_excel 方法读取 Excel 表格，代码如下：

   df = pd.read_excel('data.xlsx')

其中，data.xlsx 为待读取的 Excel 表格的文件名。

4. 统计出现次数：使用 pandas 库中的 groupby 和 count 方法统计每个姓名的出现次数，代码如下：

   counts = df['姓名'].groupby(df['姓名']).count().sort_values(ascending=False)

其中，counts 为一个 pandas Series 对象，其中每个元素对应一个姓名及其出现次数。

5. 输出结果：将结果输出为 Excel 表格或者打印出来，代码如下：

   counts.to_excel('counts.xlsx', index=True, header=['出现次数'])

其中，counts.xlsx 为输出的 Excel 表格的文件名，index=True 表示保留行索引，header=['出现次数'] 表示设置表头为 "出现次数"。

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

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

# 统计出现次数
counts = df['姓名'].groupby(df['姓名']).count().sort_values(ascending=False)

# 输出结果
counts.to_excel('counts.xlsx', index=True, header=['出现次数'])

其中，data.xlsx 是一个包含姓名和其他信息的 Excel 表格，'姓名' 是 Excel 表格中的一列，表示每个人的姓名。