jupyter 读取表格匹配文字

### 如何在 Jupyter Notebook 中读取 Excel 或 CSV 表格并实现文本匹配 为了完成这一任务,可以利用 `pandas` 库来加载和处理数据表。下面展示了具体的方法。 #### 使用 pandas 读取 Excel 和 CSV 文件 对于 Excel 文件,可以通过如下方式将其载入: ```python import pandas as pd excel_file_path = 'path_to_excel.xlsx' df_from_excel = pd.read_excel(excel_file_path, sheet_name='Sheet1') ``` 而对于 CSV 文件,则可采用更简便的方式进行读取[^1]: ```python csv_file_path = 'e:/tj/zt1802/newdata.csv' df_from_csv = pd.read_csv(csv_file_path) ``` #### 实现基本的文字匹配操作 假设有一个 DataFrame 名为 df_from_csv ,其中包含一列名为 "text_column" 的字符串数据。现在想要查找该列中所有含有特定关键词 "example_keyword" 的记录。这可通过布尔索引来轻松达成目标: ```python keyword = "example_keyword" matches_df = df_from_csv[df_from_csv['text_column'].str.contains(keyword, na=False)] print(matches_df) ``` 上述代码片段创建了一个新的 DataFrame (`matches_df`) 来存储满足条件的数据行,并打印出来以便查看结果。这里需要注意的是参数 `na=False` 是用来防止 NaN 值引发错误的。 通过这种方式,不仅能够高效地导入不同格式的数据集,还能方便快捷地执行基于内容的选择查询。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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