pandas query 模糊查询

Pandas 的 query 方法支持类似 SQL 的模糊查询语法，可以通过使用 `like` 操作符实现模糊查询。

假设有如下 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
    'age': [25, 30, 35, 40, 45]
})

我们可以使用 `query` 方法进行模糊查询，例如查询名字中包含 `a` 的记录：

df.query("name like '%a%'")

输出结果：

       name  age
0     Alice   25
2  Charlie   35
3     David   40
4       Eva   45

其中 `%` 表示匹配任意个字符，可以出现在查询字符串的任意位置。例如 `'%a'` 表示以 `a` 结尾的字符串，`'a%'` 表示以 `a` 开头的字符串。注意在查询字符串中需要使用单引号括起来。

相关问题

pandas query 模糊

pandas的query模糊查询是通过使用`str.contains()`方法来实现的。具体的语法为：`df.query("column_name.str.contains('pattern')")`，其中`column_name`是要进行模糊查询的列名，`pattern`是要匹配的模式。这个方法可以用于筛选出符合指定模式的数据。引用中的代码示例展示了如何使用query进行模糊查询。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

数组模糊查询python

### 如何在 Python 中对数组进行模糊查询

对于数组中的模糊查询，在 Python 生态中并没有直接提供名为“模糊查询”的功能，但是可以通过组合使用现有库来达成目的。当涉及到数值型数据时，Pandas 提供了强大的数据筛选能力[^2]。

然而针对更复杂的模式匹配或近似匹配场景，则可能需要依赖其他方法或是自定义逻辑。例如，如果目标是在字符串类型的数组内执行模糊搜索，可以考虑利用正则表达式模块 `re` 或者专门的模糊匹配库如 `fuzzywuzzy` 来完成任务。

下面给出一个简单的例子，展示如何基于 Pandas 对含有部分匹配条件的数据行进行检索：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 str.contains 方法来进行模糊查找
result_df = df[df['name'].str.contains('li')]
print(result_df)

这段代码会打印出名字中含有 "li" 子串的所有记录。此方式适用于处理结构化表格形式的数据集，并且能够高效地定位满足特定字符序列存在的条目。

另外一种情况是对数值范围内的成员做筛选，这同样能通过 Pandas 的区间索引来轻松解决:

v = [(0, 1), (2, 3)]
idx = pd.IntervalIndex.from_tuples(v, closed='both')
s = pd.Series([1, 2], index=idx)

query_result = s[s.index.overlaps((1, 2))]
print(query_result)

上述实例展示了创建一个由元组构成的时间间隔列表并从中挑选重叠指定区间的元素。