这篇教程Pandas 模糊查询与替换的操作写得很实用，希望能帮到您。
主要用到的工具：Pandas 、fuzzywuzzy Pandas:是基于numpy的一种工具，专门为分析大量数据而生，它包含大量的处理数据的函数和方法， 以下为pandas中文API： 缩写和包导入在这个速查手册中，我们使用如下缩写： df：任意的Pandas DataFrame对象 s：任意的Pandas Series对象
同时我们需要做如下的引入： import pandas as pd import numpy as np
导入数据pd.read_csv(filename)：从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename)：从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename)：从Excel文件导入数据 pd.read_sql(query, connection_object)：从SQL表/库导入数据 pd.read_json(json_string)：从JSON格式的字符串导入数据 pd.read_html(url)：解析URL、字符串或者HTML文件，抽取其中的tables表格 pd.read_clipboard()：从你的粘贴板获取内容，并传给read_table() pd.DataFrame(dict)：从字典对象导入数据，Key是列名，Value是数据 导出数据df.to_csv(filename)：导出数据到CSV文件 df.to_excel(filename)：导出数据到Excel文件 df.to_sql(table_name, connection_object)：导出数据到SQL表 df.to_json(filename)：以Json格式导出数据到文本文件 创建测试对象pd.DataFrame(np.random.rand(20,5))：创建20行5列的随机数组成的DataFrame对象 pd.Series(my_list)：从可迭代对象my_list创建一个Series对象 df.index = pd.date_range('1900/1/30', periods=df.shape[0])：增加一个日期索引 查看、检查数据df.head(n)：查看DataFrame对象的前n行 df.tail(n)：查看DataFrame对象的最后n行 df.shape()：查看行数和列数 df.info()：查看索引、数据类型和内存信息 df.describe()：查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(dropna=False)：查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 数据选取df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列 df[[col1, col2]]：以DataFrame形式返回多列 s.iloc[0]：按位置选取数据 s.loc['index_one']：按索引选取数据 df.iloc[0,:]：返回第一行 df.iloc[0,0]：返回第一列的第一个元素 df.values[:,:-1]:返回除了最后一列的其他列的所以数据 df.query('[1, 2] not in c'): 返回c列中不包含1，2的其他数据集 数据清理df.columns = ['a','b','c']：重命名列名 pd.isnull()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组 pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 df.dropna()：删除所有包含空值的行 df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列 df.dropna(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值 s.astype(float)：将Series中的数据类型更改为float类型 s.replace(1,'one')：用‘one'代替所有等于1的值 s.replace([1,3],['one','three'])：用'one'代替1，用'three'代替3 df.rename(columns=lambda x: x + 1)：批量更改列名 df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'})：选择性更改列名 df.set_index('column_one')：更改索引列 df.rename(index=lambda x: x + 1)：批量重命名索引 数据处理：Filter、Sort和GroupBydf[df[col] > 0.5]：选择col列的值大于0.5的行 df.sort_values(col1)：按照列col1排序数据，默认升序排列 df.sort_values(col2, ascending=False)：按照列col1降序排列数据 df.sort_values([col1,col2], ascending=[True,False])：先按列col1升序排列，后按col2降序排列数据 df.groupby(col)：返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2])：返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2]：返回按列col1进行分组后，列col2的均值 df.pivot_table(index=col1, values=[col2,col3], aggfunc=max)：创建一个按列col1进行分组，并计算col2和col3的最大值的数据透视表 df.groupby(col1).agg(np.mean)：返回按列col1分组的所有列的均值 data.apply(np.mean)：对DataFrame中的每一列应用函数np.mean data.apply(np.max,axis=1)：对DataFrame中的每一行应用函数np.max 数据合并df1.append(df2)：将df2中的行添加到df1的尾部 df.concat([df1, df2],axis=1)：将df2中的列添加到df1的尾部 df1.join(df2,on=col1,how='inner')：对df1的列和df2的列执行SQL形式的join 数据统计df.describe()：查看数据值列的汇总统计 df.mean()：返回所有列的均值 df.corr()：返回列与列之间的相关系数 df.count()：返回每一列中的非空值的个数 df.max()：返回每一列的最大值 df.min()：返回每一列的最小值 df.median()：返回每一列的中位数 df.std()：返回每一列的标准差 以下为数据处理的代码： #!/usr/bin/python# -*- encoding: utf-8 import numpy as npimport pandas as pdfrom fuzzywuzzy import fuzzfrom fuzzywuzzy import process def enum_row(row): print(row['state']) #对state这一列做枚举 def find_state_code(row): if row['state'] != 0: # 如果这个state的名字存在，就用state的名字与states列表中的值选择一个最接近的，如果小于80分，直接舍弃，大于80才返回 print(process.extractOne(row['state'], states, score_cutoff=80)) def capital(str): # 把str这个字符串，第一个字母大写，其余小写 return str.capitalize() def correct_state(row): if row['state'] != 0: # 如果这个state的名字存在，就用state的名字与states列表中的值选择一个最接近的，如果小于80分，直接舍弃，大于80才返回 state = process.extractOne(row['state'], states, score_cutoff=80) if state: # 如果为真，则找到了一个相关性的州名 state_name = state[0] # 选择用找到的这个州名数据 return ' '.join(map(capital, state_name.split(' '))) # 先按空格分开（有的州名中间有空格）单词，然后每个单词首字母大写 return row['state'] def fill_state_code(row): if row['state'] != 0: state = process.extractOne(row['state'], states, score_cutoff=80) if state: state_name = state[0] return state_to_code[state_name] # 返回这个州名的value，即缩写 return '' if __name__ == "__main__": pd.set_option('display.width', 200) # 横向最多显示多少个字符， 一般80不适合横向的屏幕，平时多用200. data = pd.read_excel('sales.xlsx', sheetname='sheet1', header=0) # 读取excel表 print('data.head() = /n', data.head()) # 默认显示前五行 print('data.tail() = /n', data.tail()) # tail显示后五行 print('data.dtypes = /n', data.dtypes) # 数据类型 print('data.columns = /n', data.columns)# 显示第一行行名 for c in data.columns: print(c, end=' ') # 输出第一行行名，中间以空格隔开 print() #相当于回车 data['total'] = data['Jan'] + data['Feb'] + data['Mar'] # Jan、Feb、Mar三列的值相加得到一个total print(data.head()) print(data['Jan'].sum()) # Jan这一列的值相加 print(data['Jan'].min()) # Jan这一列的最小值 print(data['Jan'].max()) # Jan这一列的最大值 print(data['Jan'].mean()) # Jan这一列的平均值 print('=============') # 添加一行 s1 = data[['Jan', 'Feb', 'Mar', 'total']].sum() # s1包含四个值，分别是这四列的和 print(s1) s2 = pd.DataFrame(data=s1) print(s2) print(s2.T) print(s2.T.reindex(columns=data.columns)) # 将s2进行转置输出 # 即： s = pd.DataFrame(data=data[['Jan', 'Feb', 'Mar', 'total']].sum()).T s = s.reindex(columns=data.columns, fill_value=0) print(s) data = data.append(s, ignore_index=True) data = data.rename(index={15:'Total'}) print(data.tail()) # apply的使用 print('==============apply的使用==========') data.apply(enum_row, axis=1) # axis=0时对每一列做变换，axis=1时对每一行做变换 # 事先写好以state为单位的编码字典 state_to_code = {"VERMONT": "VT", "GEORGIA": "GA", "IOWA": "IA", "Armed Forces Pacific": "AP", "GUAM": "GU", "KANSAS": "KS", "FLORIDA": "FL", "AMERICAN SAMOA": "AS", "NORTH CAROLINA": "NC", "HAWAII": "HI", "NEW YORK": "NY", "CALIFORNIA": "CA", "ALABAMA": "AL", "IDAHO": "ID", "FEDERATED STATES OF MICRONESIA": "FM", "Armed Forces Americas": "AA", "DELAWARE": "DE", "ALASKA": "AK", "ILLINOIS": "IL", "Armed Forces Africa": "AE", "SOUTH DAKOTA": "SD", "CONNECTICUT": "CT", "MONTANA": "MT", "MASSACHUSETTS": "MA", "PUERTO RICO": "PR", "Armed Forces Canada": "AE", "NEW HAMPSHIRE": "NH", "MARYLAND": "MD", "NEW MEXICO": "NM", "MISSISSIPPI": "MS", "TENNESSEE": "TN", "PALAU": "PW", "COLORADO": "CO", "Armed Forces Middle East": "AE", "NEW JERSEY": "NJ", "UTAH": "UT", "MICHIGAN": "MI", "WEST VIRGINIA": "WV", "WASHINGTON": "WA", "MINNESOTA": "MN", "OREGON": "OR", "VIRGINIA": "VA", "VIRGIN ISLANDS": "VI", "MARSHALL ISLANDS": "MH", "WYOMING": "WY", "OHIO": "OH", "SOUTH CAROLINA": "SC", "INDIANA": "IN", "NEVADA": "NV", "LOUISIANA": "LA", "NORTHERN MARIANA ISLANDS": "MP", "NEBRASKA": "NE", "ARIZONA": "AZ", "WISCONSIN": "WI", "NORTH DAKOTA": "ND", "Armed Forces Europe": "AE", "PENNSYLVANIA": "PA", "OKLAHOMA": "OK", "KENTUCKY": "KY", "RHODE ISLAND": "RI", "DISTRICT OF COLUMBIA": "DC", "ARKANSAS": "AR", "MISSOURI": "MO", "TEXAS": "TX", "MAINE": "ME"} states = list(state_to_code.keys()) # 把字典中的key拿出来放到states列表中 print(fuzz.ratio('Python Package', 'PythonPackage')) #计算Python Package与PythonPackage的相似度 print(process.extract('Mississippi', states)) # Mississippi与states中哪个最接近，并且列出相似比，不考虑大小写 print(process.extract('Mississipi', states, limit=1)) # limit=1代表只取最接近的一个 print(process.extractOne('Mississipi', states)) # extractOne代表只取最接近的一个 data.apply(find_state_code, axis=1) #apply表示对每一行（axis=1）的数据做find_state_code的变换 print('Before Correct State:/n', data['state']) # 打印修改之前的state data['state'] = data.apply(correct_state, axis=1) # 检测每一行，并对其修改 print('After Correct State:/n', data['state']) data.insert(5, 'State Code', np.nan) # 插入State Code这一列，为这一列州名的缩写 data['State Code'] = data.apply(fill_state_code, axis=1) print(data) # group by print('==============group by================') print(data.groupby('State Code')) print('All Columns:/n') print(data.groupby('State Code').sum()) # 按州名缩写划分，并将同样州名的数字相加 print('Short Columns:/n') print(data[['State Code', 'Jan', 'Feb', 'Mar', 'total']].groupby('State Code').sum()) # 写入文件 data.to_excel('sales_result.xls', sheet_name='Sheet1', index=False)补充：pandas基于多条件文本模糊查询，list，str.contains() 针对文本的模糊查询可以用str.contains()进行，但是如果多条件呢，几十个上百个，不能一个一个去查询。 思路是1.将多条件简历在一个列表里 2.通过列表推导式加str.contains()函数和sum()函数求和 3.通过loc筛选出我们需要的本文的内容 创建
需要筛选的内容words列表，之后进行筛选、 
下面显示的是sum函数里的内容的最后形式，1和2都相当于True，0代表False 
有时间写一个更简单的的另一种多条件模糊筛选。 以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持51zixue.net。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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python中判断集合范围的方法小结 |
