索引在pandas中是非常重要的概念，但在R中这个概念就很弱，甚至在R的DataFrame中尽量避免使用行名。索引器Series的索引R没有类似的功能# Python
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6], index=['a', 'b', 'a', 'a', 'a', 'c'])
s['a']
s[['a', 'b']]# Python
s = pd.Series([
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2024-07-02 20:28:02
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Excel中实现模糊查询-LOOKUP+FIND函数LOOKUP函数函数简介函数使用方法FIND函数函数简介函数语法示例 LOOKUP函数函数简介 LOOKUP函数是Excel中的一种运算函数，实质是返回向量或数组中的数值，要求数值必须按升序排序。------粘百度百科函数使用方法（1）向量形式：公式为=LOOKUP(lookup_value,lookup_vector,result_vect
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2024-07-21 17:33:11
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导读：本文对MySQL中几种常用的模糊搜索方式进行了介绍，包括LIKE通配符、RegExp正则匹配、内置字符串函数以及全文索引，最后给出了性能对比。01 引言MySQL根据不同的应用场景，支持的模糊搜索方式有多种，例如应用最广泛的可能是Like匹配和RegExp正则匹配，二者虽然用法和原理都很相似，但实际上匹配原则却不尽相同，其中Like要求模式串与整个目标字段完全匹配才检索该记录，而RegExp
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2021-01-18 19:20:58
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把excel文件导入pandas中成为dataframe后，要在某列中筛选出含有“*”的字符串，例如：16*20,400*2,320*12识别出20,2,12.方法一：在辅助的excel表格中使用"\"，比如 “\*20"、"\*2"、"\*12"，并在单元格前从大向小降序排列，否者肯能会把 "*20" 识别为2方法二：在jupyter notebook中使用 .str.contain
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2023-07-04 14:14:11
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1.%：表示零个或多个字符。在某些情况下需要中文查询，一般用两个%来查询，即%%； select * from user where name like %五%; -->表示：查询user表中的name为 xx五xx 、五xx、xx五 的信息； select * user from where name like %王%五% -->能搜索出 张王五
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2023-06-10 20:49:46
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对自己在数据处理中经常使用却经常忘记的一些操作汇总。我用的多，大家应该用的也很多，有需要的可以转载follow。1.dataframe数据筛选：loc,iloc,ix,at,iatloc:需要用行列的标签进行索引。iloc:需要用行列索引进行索引。ix:功能更强大一些，结合了以上两种方法，既可以用标签，又可以用索引。at:根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素，选择列
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2024-03-12 08:48:12
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# 使用 Python 查找 DataFrame 的方法与示例
在数据科学和数据分析中，Pandas库是Python中最常用的数据处理工具之一。Pandas提供了强大的DataFrame结构，使得数据处理变得简单高效。在本文中，我们将探讨如何查找和筛选DataFrame中的特定数据，并提供详细的代码示例。
## 什么是 DataFrame？
DataFrame是Pandas库中用于存储二维数
原创
2024-10-20 04:20:58
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# Python中DataFrame模糊搜索
在数据分析和处理中，经常会遇到需要对DataFrame进行模糊搜索的情况。DataFrame是pandas库中的一种数据结构，类似于Excel中的表格，可以方便地进行数据处理和分析。本文将介绍如何在Python中使用pandas库进行DataFrame的模糊搜索。
## pandas库简介
pandas是Python中常用的数据处理库，提供了丰富
原创
2024-05-09 03:43:50
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# Python DataFrame模糊查询
在数据分析中，我们经常需要对数据进行模糊查询，以找到符合特定条件的记录。Python的Pandas库提供了强大的数据操作功能，其中就包括模糊查询。本文将介绍如何使用Pandas进行模糊查询，并展示一些代码示例。
## 模糊查询的基本概念
模糊查询是指在查询条件中使用通配符（如`*`和`?`），以匹配部分或全部字符的查询。在Pandas中，我们可以
原创
2024-07-28 03:37:06
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# Python DataFrame 模糊过滤入门指南
在数据科学和数据分析中，我们常常需要对数据进行筛选和过滤。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 的 Pandas 库实现 DataFrame 的模糊过滤。通过此过程，你将掌握如何对数据进行分析并提取出你需要的信息。
## 整体流程概述
为帮助你更加理清思路，接下来我们将整件事情的流程以表格的形式展示出来：
| 步骤
# Python DataFrame 模糊匹配教程
## 引言
在数据处理和分析的过程中，经常需要对数据进行模糊匹配。Python中的pandas库提供了强大的数据处理工具，其中DataFrame是一种常用的数据结构。本文将介绍如何使用Python的pandas库实现DataFrame的模糊匹配。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载数据] -->
原创
2023-10-17 07:51:56
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经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas前言匹配查找是数据处理中经常出现的场景，如果懂点 Excel 的，基本都会 vlookup 这公式，今天我们来看看 pandas 中是怎么做到 vlookup 一样的效果，并且是懒人模式的匹配。本文结构：正常匹配
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2023-08-26 11:58:04
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# 模糊查找在 Python 中的实现
模糊查找是信息检索中的一种技术，用于在数据中查找与指定模式相似但不完全相同的项。这在处理拼写错误或数据不一致时特别有用。随着数据量的增加，模糊查找变得越来越重要。在Python中，有多种库可以实现模糊查找，如`fuzzywuzzy`和`difflib`。本文将介绍如何使用这些工具进行模糊查找，并通过示例说明代码实现。
## 1. 使用 fuzzywuzz
## Python模糊查找的实现流程
### 1. 理解模糊查找的概念
在开始教授如何实现Python模糊查找之前，先要确保小白对模糊查找的概念有所了解。模糊查找是指通过比较字符串之间的相似度，找到与目标字符串最为相似的一组字符串或单个字符串。
### 2. 导入必要的库
在实现模糊查找之前，需要导入`fuzzywuzzy`库来实现字符串之间的相似度比较。首先，确保在你的Python环境中
原创
2023-09-22 23:34:04
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# Python DataFrame 查找位置的实现
## 1. 简介
在处理数据分析和数据处理的过程中，经常会使用到DataFrame这种数据结构。DataFrame是Pandas库中的一个重要数据结构，它可以被看作是一种二维表格或者一个类似于Excel的数据结构。
有时候，我们需要根据某些条件查找DataFrame中的某个位置。本文将介绍如何使用Python Pandas库来实现Data
原创
2023-12-11 07:55:44
125阅读
# 使用 Python 实现 DataFrame 近似查找
在数据分析中，我们经常需要从 DataFrame 中进行近似查找。这种操作可以帮助我们找到与给定值接近的数据，为数据处理和分析提供便利。本文将详细介绍如何在 Python 中使用 Pandas 库实现 DataFrame 的近似查找。
## 整体流程
我们将按照以下步骤进行近似查找的实现：
| 步骤 | 描述
原创
2024-07-31 03:33:24
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# Python DataFrame的模糊搜索
在数据处理和分析的过程中，我们经常需要从大量的数据中进行搜索和筛选。Python中的pandas库提供了DataFrame数据结构，可以方便地进行数据处理和分析。其中，模糊搜索是一项常见的需求，在本文中，我们将介绍如何使用Python DataFrame进行模糊搜索，并提供相应的代码示例。
## 什么是模糊搜索？
模糊搜索是一种基于模糊匹配的搜
原创
2023-09-29 21:48:41
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# Python DataFrame查找行的指南
在数据分析过程中，Pandas库是Python中最受欢迎的工具之一。Pandas提供了DataFrame数据结构，使数据的操作和分析更加方便和快捷。在本文中，我们将深入探讨如何在Pandas DataFrame中查找特定的行，并附上相关的代码示例。
## 什么是DataFrame？
首先，我们来了解一下DataFrame是什么。DataFra
# Python DataFrame批量替换教程
在数据分析的过程中，我们经常会遇到需要对数据进行批量替换的情况，比如替换某一列中的特定值。Pandas库提供了非常便捷的方式来实现此功能。本文将通过简单的步骤指导你如何在Python中使用DataFrame进行批量替换，下面是整个流程的概览。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-09-24 07:12:03
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# Python DataFrame 批量赋值的科普文章
在数据处理和分析的过程中，`pandas` 是 Python 中最常用的库之一。`pandas` 提供了丰富的数据结构和操作方法，其中最重要的就是 `DataFrame`。在许多情况下，我们需要对 `DataFrame` 进行批量赋值，以便快速更新大量数据。本文将介绍如何在 `Python` 中使用 `pandas` 库进行批量赋值，并通
