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Python Pandas模糊匹配读取Excel后获取指定指标的操作

Pandas是Python中一个强大的数据分析库，它提供了许多功能，包括数据读取、数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化等。本文将介绍如何使用Pandas模糊匹配读取Excel文件，并获取指定指标的操作。

读取Excel文件

使用Pandas读取Excel文件非常简单，只需要使用pandas.read_excel()方法即可。以下是示例代码：

import pandas as pd

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

在这个示例中，我们首先导入Pandas库，并使用read_excel()方法读取名为“data.xlsx”的Excel文件。读取后的数据将存储在名为“df”的DataFrame对象中。

模糊匹配指标

在读取Excel文件后，我们可以使用Pandas的各种方法来操作数据。如果我们想要获取指定指标，可以使用模糊匹配来实现。以下是示例代码：

import pandas as pd

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

# 模糊匹配指标
target_columns = df.columns[df.columns.str.contains('指标')]

# 获取指定指标
target_df = df[target_columns]

在这个示例中，我们首先导入Pandas库，并使用read_excel()方法读取名为“data.xlsx”的Excel文件。然后，我们使用str.contains()方法来模糊匹配包含“指标”关键字的列名，并将结果存储在名为“target_columns”的变量中。最后，我们使用[]操作符来获取指定指标的数据，并将结果存储在名为“target_df”的DataFrame对象中。

示例1：获取指定列的数据

以下是一个示例代码，用于获取Excel文件中指定列的数据：

import pandas as pd

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

# 获取指定列的数据
target_columns = ['列1', '列2', '列3']
target_df = df[target_columns]

print(target_df)

在这个示例中，我们首先导入Pandas库，并使用read_excel()方法读取名为“data.xlsx”的Excel文件。然后，我们定义一个名为“target_columns”的列表，该列表包含我们想要获取的列名。接下来，我们使用[]操作符来获取指定列的数据，并将结果存储在名为“target_df”的DataFrame对象中。最后，我们将结果打印到控制台中。

示例2：获取包含指定关键字的列的数据

以下是一个示例代码，用于获取Excel文件中包含指定关键字的列的数据：

import pandas as pd

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

#包含指定关键字的列的数据
target_columns = df.columns[df.columns.str.contains('关键字')]
target_df = df[target_columns]

print(target_df)

在这个示例中，我们首先导入Pandas库，并使用read_excel()方法读取名为“data.xlsx”的Excel文件。然后，我们使用str.contains()方法来模糊匹配包含“关键字”关键字的列名，并将结果存储在名为“target_columns”的变量中。接下来，我们使用[]操作符来获取包含指定关键字的列的数据，并将结果存储在名为“target_df”的DataFrame对象中。最后，我们将结果打印到控制台中。

以上就是使用Pandas模糊匹配读取Excel文件并获取指定指标的操作的完整攻略，包括读取Excel文件、模糊匹配指标和两个示例说明。