在 excel 列中搜索匹配的文本值，打印行#s答案

【问题标题】：Search excel columns for matching text value, print row #s在 excel 列中搜索匹配的文本值，打印行#s
【发布时间】：2019-12-06 21:04:24
【问题描述】：

在这里，我从不同的文档中获取名称和 zip 值；并存储在变量中：（工作正常）

            Name = find_name.group(0)

然后我只想搜索我的excel文件以找到匹配项；在找到Name 文本值的地方，获取行号：

            data = pd.read_excel(config.Excel2)

            row_number = data[data['Member Name'].str.contains(Name)].index.min()
            print(row_number)

上面打印时输出不正确的行号，我不明白为什么。即它不会打印在我的 excel 文档中找到匹配文本值的行。它打印一个错误的行号，与Name 不匹配。

那么，我试过这样的；但这根本不输出任何东西：(outputs Key Error)

        idx = data[data['Member Name'].str.contains(Name)].index
        row_number = idx[0] if len(idx)>0 else None
        print(row_number)

关于如何实现这一点的任何想法？

我的 excel 如下所示（大约有 11000 行，如下所示，8 列）。

          A
1 |   Member Name     | Member Address Line 1 | Member Address Line 2
    RHONDA GILBERT       ADDRESS PT 1            ADDRESS PT 2 W/ ZIP

【问题讨论】：

能否请您显示data.head() 输出？你能举一个错误行号的例子吗？
刚刚对此进行了测试并使用您的代码为我工作，您可以打印Name = find_name.group(0)的输出吗
因此在两种情况下使用“成员名称”都会输出“KeyError”。使用其他列名有效，但输出不正确的行号（即未找到匹配文本的位置）

标签： python regex excel pandas python-3.7

【解决方案1】：

我没有你的excel文件，所以我设置了以下代码：

import pandas as pd
names = ["RHONDA GILBERT", "FRED FLINTSTONE", "FRED FLINTSTONE", "BARNEY RUBLE", "RHONDA GILBERT"]
add1 = ["123 Elm St", "254 Pine Ave", "254 Pine Ave", "654 Spruce Grove", "123 Elm St"]
df = pd.DataFrame(list(zip(names, add1)), 
   columns =['Member Name', 'Member Address Line 1']) 
df

它给了我以下输出：

    Member Name     Member Address Line 1
0   RHONDA GILBERT  123 Elm St
1   FRED FLINTSTONE 254 Pine Ave
2   FRED FLINTSTONE 254 Pine Ave
3   BARNEY RUBLE    654 Spruce Grove
4   RHONDA GILBERT  123 Elm St

如果我现在搜索“FRED”，那么我会这样写：

Name = "FRED"
matches = df[df['Member Name'].str.contains(Name)]
matches

我得到的输出是这样的：

    Member Name     Member  Address Line 1
1   FRED FLINTSTONE 254 Pine Ave
2   FRED FLINTSTONE 254 Pine Ave

请注意，如果我询问我得到的匹配索引

matches.index
# outputs
Int64Index([1, 2], dtype='int64')

这些是 df 的原始索引。那么然后寻找索引的最小值

matches.index.min()
# outputs
1

这是索引中的最小值。我不太确定您的结果与上述结果有何不同。如果你想澄清，我会改变我的解释。

【讨论】：