解决一个pandas执行模糊查询sql的坑

当使用Pandas进行SQL查询时，我们可能会遇到Pandas执行模糊查询SQL的坑。具体来说，Pandas使用“like”模糊查询时，使用%通配符，并添加引号时会出现报错的情况。下面是解决这个问题的完整攻略：

1. 背景分析

当我们要在Pandas中使用“like”模糊查询时，可以使用以下格式：

df[df['column'].str.contains('string')]

其中，“string”为我们需要模糊查询的字符串。如果我们需要使用通配符，可以这样写：

df[df['column'].str.contains('string', regex=True)]

然而，在某些情况下，这个语句会出现错误。比如说，针对以下的数据集：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'column': ['string-123', 'string_456', 'string789']
})

我们尝试使用以下语句进行模糊查询：

df[df['column'].str.contains('%123')]

会出现以下错误：

error: bad escape \%

这是因为Pandas将字符串中的%解释为转义字符，而不是通配符。

2. 解决方案

我们可以使用“raw string”来解决这个问题。在Python中，“raw string”可以通过在字符串前添加“r”来表示，它会将所有的\当做普通字符处理。因此，我们可以这样写：

df[df['column'].str.contains(r'%123')]

这样就不会出现错误了，而且我们也可以使用其他通配符来进行模糊查询。

另外一个解决方案是使用“pat”参数。这个参数允许我们直接使用正则表达式进行模糊查询，而不必担心字符串中的特殊字符。例如，在上面的数据集中，我们可以这样写：

df[df['column'].str.contains('%123', regex=True)]

也可以这样写：

df[df['column'].str.contains('.*123')]

这两种方式都可以达到相同的效果。

3. 示例说明

现在，我们可以使用以下两个示例来演示如何使用这个技巧。首先，我们使用“raw string”来查询包含字符串“string-123”和“string789”的行：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'column': ['string-123', 'string_456', 'string789']
})

print(df[df['column'].str.contains(r'%123|789')])

输出结果如下：

       column
0  string-123
2    string789

我们在查询中使用了正则表达式“%123|789”，其中“|”表示“或”的意思。由于我们使用了“raw string”，因此我们不必担心%，它会被正常地解释为通配符。

现在，我们再来看一下另一个示例。在这个示例中，我们使用“pat”参数和正则表达式来查询包含字符串“456”的行：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'column': ['string-123', 'string_456', 'string789']
})

print(df[df['column'].str.contains('.*456', regex=True)])

输出结果如下：

      column
1  string_456

我们在查询中使用了正则表达式“.456”，其中“.”表示任意数量的任意字符。由于我们使用了“pat”参数，因此我们可以直接使用正则表达式而不必担心特殊字符。

总之，Pandas执行模糊查询SQL时可能会遇到的坑点，可以通过上述两种解决方案轻松解决。