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>

python模糊查询excel

你可以使用 Pandas 库来进行模糊查询 Excel 文件。下面是一个基本的示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 进行模糊查询
search_query = 'your_search_query'
results = df[df['column_name'].str.contains(search_query, case=False)]

# 打印查询结果
print(results)

在上面的代码中，你需要将 `'your_file.xlsx'` 替换为你要查询的 Excel 文件的路径。`'column_name'` 是你要在哪一列进行模糊查询的列名，你需要将其替换为实际的列名。`'your_search_query'` 是你要搜索的查询字符串，可以是部分字符串或正则表达式。

这段代码会打印出与查询条件匹配的所有行。你可以根据需要进一步处理或操作这些结果。

请确保已经安装了 Pandas 库，可以通过运行 `pip install pandas` 来安装它。