如何在 Excel Pandas 中搜索数据 - Python

Pandas 是 Python 中一个强大的数据处理库，它可以读取和处理多种数据格式。在 Pandas 中搜索数据可以让数据处理更加高效。在本文中，我们将介绍如何在 Excel Pandas 中搜索数据。

在 Pandas 中搜索数据

要在 Pandas 中搜索数据，我们需要首先把数据读入到 DataFrame 中。我们可以使用 Pandas 中的 read_excel() 函数来读取 Excel 文件。

import pandas as pd

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

df 就是我们读取到的 DataFrame。我们可以使用 Pandas 中的 loc[] 方法来查询数据。loc[] 方法可以接受多个参数，其中第一个参数是行索引，第二个参数是列索引。

# 根据行号和列名查询数据
df.loc[2, 'Name']

# 根据行名和列名查询数据
df.loc['002', 'Name']

我们还可以使用 Pandas 中的 iloc[] 方法来根据行号和列号查询数据。

# 根据行号和列号查询数据
df.iloc[2, 1]

如果我们想要查询符合条件的数据，可以使用 Pandas 中的 query() 方法，它可以接受一个字符串作为参数，字符串中可以包含查询条件。

# 查询 Age 字段大于 30 的记录
df.query('Age > 30')

示例代码

下面是一个完整的示例代码，展示了如何在 Pandas 中搜索数据。

import pandas as pd

# 读取数据到 DataFrame 中
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 根据行号和列名查询数据
print(df.loc[2, 'Name'])

# 根据行名和列名查询数据
print(df.loc['002', 'Name'])

# 根据行号和列号查询数据
print(df.iloc[2, 1])

# 查询 Age 字段大于 30 的记录
print(df.query('Age > 30'))

总结

以上就是在 Excel Pandas 中搜索数据的方法。Pandas 提供了多种查询数据的方法，我们可以根据需求来选择使用。搜索数据可以让数据处理更加高效，同时也可以提高数据处理的准确性。