python pandas模糊匹配 读取Excel后 获取指定指标的操作

1.首先读取Excel文件

数据代表了各个城市店铺的装修和配置费用，要统计出装修和配置项的总费用并进行加和计算；

2.pandas实现过程

import pandas as pd
#1.读取数据
df = pd.read_excel(r'./data/pfee.xlsx')
print(df)

cols = list(df.columns)
print(cols)

#2.获取含有装修 和 配置 字段的数据
zx_lists=[]
pz_lists=[]
for name in cols:
if '装修' in name:
 zx_lists.append(name)
elif '配置' in name:
 pz_lists.append(name)
print(zx_lists)
print(pz_lists)

#3.对装修和配置项费用进行求和计算
df['装修-求和'] =df[zx_lists].apply(lambda x:x.sum(),axis=1)
df['配置-求和'] = df[pz_lists].apply(lambda x:x.sum(),axis=1)
print(df)

补充：pandas 中dataframe 中的模糊匹配 与pyspark dataframe 中的模糊匹配

1.pandas dataframe

匹配一个很简单,批量匹配如下

df_obj[df_obj['title'].str.contains(r'.*?n.*')] #使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?匹配0或1次

pyspark dataframe 中模糊匹配有两种方式

2.spark dataframe api, filter rlike 联合使用

df1=df.filter("uri rlike
'com.tencent.tmgp.sgame|％E8％80％85％E8％8D％A3％E8％80％80_|android.ugc.live|\
％e7％88f％e8％a7％86％e9％a2％91|％E7％％8F％E8％A7％86％E9％A2％91'").groupBy("uri").\
count().sort("count", ascending=False)

注意点：

1.rlike 后面进行批量匹配用引号包裹即可

2.rlike 中要匹配特殊字符的话，不需要转义

3.rlike '\\\\bapple\\\\b' 虽然也可以匹配但是匹配数量不全，具体原因不明，欢迎讨论。

In [5]: df.filter("name rlike '％'").show()
+---+------+-----+
|age|height| name|
+---+------+-----+
| 4| 140|A％l％i|
| 6| 180| i％ce|
+---+------+-----+

3.spark sql

spark.sql("select uri from t where uri like '％com.tencent.tmgp.sgame％' or uri like 'douyu'").show(5)

如果要批量匹配的话，就需要在后面继续添加uri like '％blabla％',就有点繁琐了。

对了这里需要提到原生sql 的批量匹配,regexp 就很方便了，跟rlike 有点相似

mysql> select count(*) from url_parse where uri regexp 'android.ugc.live|com.tencent.tmgp.sgame';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  9768 |
+----------+
1 row in set (0.52 sec)

于是这里就可以将sql中regexp 应用到spark sql 中

In [9]: spark.sql('select * from t where name regexp "％l|t|_"').show()
+---+------+------+
|age|height| name|
+---+------+------+
| 1| 150|Al_ice|
| 4| 140| A％l％i|
+---+------+------+

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脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

来源：https://blog.csdn.net/baidu_38409988/article/details/91968148