查找Excel包含关键字的行(の几种简单快速方法)
需求:数据在后缀为xlsx的Excel的sheet1中且量比较大,比如几十万行几百列;想查找一个关键字所在的行,比如"全网首发";
情况①知道关键字在哪一列
情况②不确定在哪一列,很多列相似又不同,本文演示遍历所有数据,但做点优化避免浪费时间性能;
关键字可能是一串数字,日志的部分内容,加密的某一段等
Excel实现和python实现;
数据大概这样子,这纯粹是我瞎编的简单演示数据,假设关键字为中文,商品全称、简称、特点列会造成查找重复:

1.知道关键字在哪一列
比如关键字在 商品简称 这一列!
1.1excel实现
①直接用筛选,包含,推荐!


②超级表ctrl+T,小数据可以这样,数据多不推荐,就是将表本身的数据变成了插入的表格,超级表的筛选功能貌似更强,但数据一多,超级表会很卡;
③用Excel本身的函数:不推荐,麻烦不好用,比如关键字是 猛火
函数嵌套大致这样:
先在sheet2中,弄一个辅助列(本文是演示,其实可以将辅助列的结果包在函数中),用函数判断,这对锁行、列号和excel的公式功底有一定的要求;
find("查找关键字","哪个单元格")-->找到返回起始位置,没有返回错误;
辅助列中,找商品简称列,有没有包含猛火;可以看到辅助列,3和4就是sheet1中商品简称那一列有;
再叠加if,如果辅助列不是错误,就用index返回sheet1中对应数据,都需要往右边推一列,因为辅助列占了一个位置,或者其他函数,大概就是先这样,再那样,就行啦。

然后定位,错误,删掉,但我们的数据是很大的,而且excel的函数但凡写多点就令人窒息。
④power query、VBA、数据透视表,一般用这些稍微复杂点的方法,那肯定是经常做这些方面的工作,基本懂的都会用,本文主讲临时需求,简单高效干完就擦屁股完事。
1.2python实现
读写文件用pandas库为例
例如,我们知道这个关键字,必然在“商品简称”之中:
import pandas as pd
path = "d:/test.xlsx"
df = pd.read_excel(path)row_list= [] # 存符合条件的行号
for index_num in df.index:data = df.loc[index_num,"商品简称"]if data.find("家用")!=-1:print(data)row_list.append(index_num)
print(row_list)

find方法,找到了返回关键字在str中起始位置,找不到返回-1;
别用str.contains方法,因为你会遇到很讨厌的错误!同时避免了正则,运行效率upupup。
2.假如列很多,根本就不知道关键字在哪一列
此时excel就很蛋疼了,感觉应该可以,但是并不想去弄。
python实现:
此时基本上是遍历数据硬来了,可以自写方法,iloc或者loc,根据数据类型从行、列df.index,df.columns遍历都行;
不过推荐使用一个函数iterrows(),返回df的行索引和df每一个行数据,注意是行数据series类型;

row_list= []
for row_index,row_data in df.iterrows():try:for col in df.columns:cell_data = df.loc[row_index,col]# if str(row_data[col]).find("猛火")!=-1:if str(cell_data).find("猛火")!=-1:row_list.append(row_index)raise ValueError("已找到条件")except:passprint(row_list)
①为什么要用try,except?
因为我们要的数据是整个行,只要其中某一列符合条件,整行都要。但凡哪一列找到了关键字,结果存到list中,直接报个错,避免了往后面的列遍历的无用功,比set去重好;
②注意要str(cell_data),因为时间列这种东西,总会出点小问题;
相关文章:
查找Excel包含关键字的行(の几种简单快速方法)
需求:数据在后缀为xlsx的Excel的sheet1中且量比较大,比如几十万行几百列;想查找一个关键字所在的行,比如"全网首发"; 情况①知道关键字在哪一列 情况②不确定在哪一列,很多列相似又不同,本文演…...
性能测试分析和调优
步骤 性能调优的步骤 性能调优的步骤: 1.确定问题:根据性能测试的结果来分析确定bug。–测试人员职责 2.分析原因:分析问题产生的原因。----开发人员职责 3.给出解决方案:可以是修改软件配置、增加硬件资源配置、修改代码等----…...
(视频教程)Compass代谢分析详细流程及python版-R语言版下游分析和可视化
不想做太多的前情解说了,有点累了,做了很久的内容,包括整个分析,从软件安装和报错解决到后期下游python版-R语言版下游分析和可视化!单细胞代谢分析我们写过很多了,唯独少了最“高级”的compass,…...
【SQL】MySQL中的字符串处理函数:concat 函数拼接字符串,COALESCE函数处理NULL字符串
MySQL中的字符串处理函数:concat 函数 一、concat ()函数 1.1、基本语法1.2、示例1.3、特殊用途 二、COALESCE()函数 2.1、基本语法2.2、示例2.3、用途 三、进阶练习 3.1 条件和 SQL 语句3.2、解释 一、concat &…...
c++中深拷贝和浅拷贝的联系和区别
在 C 编程里,深拷贝和浅拷贝是两种不同的对象复制方式,它们在实现方式、资源管理和适用场景等方面存在显著差异。下面为你详细介绍它们的区别。 1. 基本概念 浅拷贝:浅拷贝仅仅复制对象的成员变量值。对于基本数据类型(如 int、d…...
Autotestplat 在多个平台和公司推荐使用!
1、 51Testing软件测试网 开源好用!推荐一款更轻量化的自动化测试平台! 2、程序员杨叔 从繁琐到简单!Autotestplat自动化测试平台搭建使用 3、一飞开源 [开源]一站式自动化测试平台及解决方案,支持接口、性能、UI测试 4、github h…...
字符串最后一个单词的长度
一:题目 二:思路 用rfind()函数倒着找第一个空格,返回的值为pos,然后打印size()-(pos1),posnpos就代表只有一个单词,则直接返回size #include <iostream> using namespace std; int main() {strin…...
【Linux】learning notes(3)make、copy、move、remove
文章目录 1、mkdir (make directory)2、rmdir (remove directory)3、rm(remove)4、>5、touch 新建文件6、mv(move)7、cp(copy) 1、mkdir (make…...
一、图像图像的基本概念
文章目录 一、分辨率概念二、图形图像的区别三、位图和矢量图的区别 一、分辨率概念 图形显示计数中的分辨率概念有三种,即屏幕分辨率、显示分辨率和显卡分辨率。它们既有区别又有着密切的联系,对图形显示的处理有极大的影响。 1.屏幕分辨率 显示器分辨…...
两道算法练习
力扣322零钱兑换 给你一个整数数组 coins ,表示不同面额的硬币;以及一个整数 amount ,表示总金额。 计算并返回可以凑成总金额所需的 最少的硬币个数 。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回 -1 。 你可以认为每种硬币的…...
利用 Python 爬虫进行跨境电商数据采集
1 引言2 代理IP的优势3 获取代理IP账号4 爬取实战案例---(某电商网站爬取)4.1 网站分析4.2 编写代码4.3 优化代码 5 总结 1 引言 在数字化时代,数据作为核心资源蕴含重要价值,网络爬虫成为企业洞察市场趋势、学术研究探索未知领域…...
设计模式--spring中用到的设计模式
一、单例模式(Singleton Pattern) 定义:确保一个类只有一个实例,并提供全局访问点 Spring中的应用:Spring默认将Bean配置为单例模式 案例: Component public class MySingletonBean {// Spring 默认将其…...
Qt控件中函数指针使用的最终版本,使用std::function
代码: class MyWidget : public QWidget { public:std::function<void(QResizeEvent* event)> pf_resizeEvent 0; protected:inline void resizeEvent(QResizeEvent* event) override {if (pf_resizeEvent ! 0)pf_resizeEvent(event);} };int main(int arg…...
Java中的泛型类 --为集合的学习做准备
学习目标 ● 掌握在集合中正确使用泛型 ● 了解泛型类、泛型接口、泛型方法 ● 了解泛型上下限 ● 了解基本的使用场景 1.有关泛型 1.1泛型的概念 泛型(Generics)是Java中引入的参数化类型机制,允许在定义类、接口或方法时使用类型参数&a…...
6.6.6 嵌入式SQL
文章目录 2个核心问题识别SQL语句主语言和SQL通信完整导图 2个核心问题 SQL语句嵌入高级语言需要解决的2个核心问题是:如何识别嵌入语句?如何让主语言(比如C,C语言)和SQL通信? 识别SQL语句 为了识别主语言中嵌入的SQL…...
基于C#的CANoe CLR Adapter开发指南
一、引言 CANoe 是一款广泛应用于汽车电子开发和测试的工具,它支持多种编程接口,方便开发者进行自定义扩展。CANoe CLR Adapter 允许我们使用 C# 语言与 CANoe 进行交互,充分利用 C# 的强大功能和丰富的类库。本文将详细介绍如何基于 C# 进行…...
【Qt】MVC设计模式
目录 一、搭建MVC框架 二、创建数据库连接单例类SingleDB 三、数据库业务操作类model设计 四、control层,关于model管理类设计 五、view层即为窗口UI类 一、搭建MVC框架 里面的bin、lib、database文件夹以及sqlite3.h与工程后缀为.pro文件的配置与上次发的文章…...
【手撕算法】支持向量机(SVM)从入门到实战:数学推导与核技巧揭秘
摘要 支持向量机(SVM)是机器学习中的经典算法!本文将深入解析最大间隔分类原理,手撕对偶问题推导过程,并实战实现非线性分类与图像识别。文中附《统计学习公式手册》及SVM调参指南,助力你掌握这一核心算法…...
JAVA面试常见题_基础部分_Dubbo面试题(上)
Dubbo 支持哪些协议,每种协议的应用场景,优缺点? • dubbo: 单一长连接和 NIO 异步通讯,适合大并发小数据量的服务调用,以及消费者远大于提供者。传输协议 TCP,异步,Hessian 序列化…...
CSS—隐藏元素:1分钟掌握与使用隐藏元素的方法
个人博客:haichenyi.com。感谢关注 1. 目录 1–目录2–display:none3–visibility: hidden4–opacity: 05–position: absolute;与 left: -9999px;6–z-index 和 position7–clip-path: circle(0%) 2. display:none 标签会挂载在html中,但是不会在页面上…...
【杂谈】-递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战
递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战 文章目录 递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战1、自我改进型人工智能的崛起2、人工智能如何挑战人类监管?3、确保人工智能受控的策略4、人类在人工智能发展中的角色5、平衡自主性与控制力6、总结与…...
镜像里切换为普通用户
如果你登录远程虚拟机默认就是 root 用户,但你不希望用 root 权限运行 ns-3(这是对的,ns3 工具会拒绝 root),你可以按以下方法创建一个 非 root 用户账号 并切换到它运行 ns-3。 一次性解决方案:创建非 roo…...
Python爬虫(二):爬虫完整流程
爬虫完整流程详解(7大核心步骤实战技巧) 一、爬虫完整工作流程 以下是爬虫开发的完整流程,我将结合具体技术点和实战经验展开说明: 1. 目标分析与前期准备 网站技术分析: 使用浏览器开发者工具(F12&…...
Kafka入门-生产者
生产者 生产者发送流程: 延迟时间为0ms时,也就意味着每当有数据就会直接发送 异步发送API 异步发送和同步发送的不同在于:异步发送不需要等待结果,同步发送必须等待结果才能进行下一步发送。 普通异步发送 首先导入所需的k…...
现有的 Redis 分布式锁库(如 Redisson)提供了哪些便利?
现有的 Redis 分布式锁库(如 Redisson)相比于开发者自己基于 Redis 命令(如 SETNX, EXPIRE, DEL)手动实现分布式锁,提供了巨大的便利性和健壮性。主要体现在以下几个方面: 原子性保证 (Atomicity)ÿ…...
AD学习(3)
1 PCB封装元素组成及简单的PCB封装创建 封装的组成部分: (1)PCB焊盘:表层的铜 ,top层的铜 (2)管脚序号:用来关联原理图中的管脚的序号,原理图的序号需要和PCB封装一一…...
MySQL体系架构解析(三):MySQL目录与启动配置全解析
MySQL中的目录和文件 bin目录 在 MySQL 的安装目录下有一个特别重要的 bin 目录,这个目录下存放着许多可执行文件。与其他系统的可执行文件类似,这些可执行文件都是与服务器和客户端程序相关的。 启动MySQL服务器程序 在 UNIX 系统中,用…...
作为点的对象CenterNet论文阅读
摘要 检测器将图像中的物体表示为轴对齐的边界框。大多数成功的目标检测方法都会枚举几乎完整的潜在目标位置列表,并对每一个位置进行分类。这种做法既浪费又低效,并且需要额外的后处理。在本文中,我们采取了不同的方法。我们将物体建模为单…...
【threejs】每天一个小案例讲解:创建基本的3D场景
代码仓 GitHub - TiffanyHoo/three_practices: Learning three.js together! 可自行clone,无需安装依赖,直接liver-server运行/直接打开chapter01中的html文件 运行效果图 知识要点 核心三要素 场景(Scene) 使用 THREE.Scene(…...
【Pandas】pandas DataFrame dropna
Pandas2.2 DataFrame Missing data handling 方法描述DataFrame.fillna([value, method, axis, …])用于填充 DataFrame 中的缺失值(NaN)DataFrame.backfill(*[, axis, inplace, …])用于**使用后向填充(即“下一个有效观测值”)…...
