Python数据查询技巧大全：从基础到进阶26

Python作为一门功能强大的编程语言，在数据处理和分析方面拥有广泛的应用。 无论你处理的是结构化数据（如CSV、Excel、SQL数据库）还是非结构化数据（如文本、JSON），Python都提供了丰富的库和工具来高效地进行数据查询。本文将系统地介绍各种Python数据查询方法，涵盖从基础操作到进阶技巧，帮助你快速掌握Python数据查询的精髓。

一、基础数据结构的查询：列表、元组、字典

Python内置的数据结构——列表、元组和字典——提供了简单直接的数据查询方式。 对于列表和元组，我们可以使用索引访问特定元素，也可以利用循环遍历所有元素。 字典则通过键来访问对应的值。

# 列表查询
my_list = [10, 20, 30, 40, 50]
print(my_list[0]) # 输出：10
print(my_list[2:4]) # 输出：[30, 40]
# 元组查询 (与列表类似)
my_tuple = (10, 20, 30)
print(my_tuple[1]) # 输出：20
# 字典查询
my_dict = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}
print(my_dict["name"]) # 输出：Alice
print(("age")) # 输出：30 (使用get()方法可以处理不存在的键)

二、CSV和Excel文件的查询

Python的`csv`模块和`openpyxl`库分别用于处理CSV和Excel文件。 我们可以读取文件，然后利用列表或字典操作进行查询。

# CSV文件查询
import csv
with open('', 'r') as file:
reader = (file)
header = next(reader) # 获取表头
for row in reader:
if row[1] == "value_to_search": # 查询第二列等于特定值的行
print(row)
# Excel文件查询
from openpyxl import load_workbook
workbook = load_workbook('')
sheet =
for row in sheet.iter_rows():
if row[1].value == "value_to_search": # 查询第二列等于特定值的行
print([ for cell in row])

三、数据库查询 (SQLAlchemy)

对于数据库操作，SQLAlchemy是一个强大的ORM框架。它允许你使用Python代码编写SQL查询，并以对象的方式操作数据库数据。

# SQLAlchemy数据库查询示例 (需要安装SQLAlchemy和数据库驱动)
from sqlalchemy import create_engine, text, Column, Integer, String
from import sessionmaker
from import declarative_base
# 创建数据库引擎
engine = create_engine('sqlite:///') # 例如SQLite数据库
Base = declarative_base()
# 定义数据库模型 (假设有一个名为User的表)
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
age = Column(Integer)
# 创建数据库表
.create_all(engine)
# 创建Session
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 查询age大于25的用户
users = (User).filter( > 25).all()
for user in users:
print(, )
# 使用text()执行原生SQL查询
result = (text("SELECT * FROM users WHERE age > 25")).fetchall()
for row in result:
print(row)
()

四、Pandas数据查询

Pandas是Python数据分析的利器，提供了强大的DataFrame数据结构和数据查询功能。 你可以使用布尔索引、`loc`和`iloc`等方法进行高效的数据筛选和查询。

import pandas as pd
# 创建DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 22, 28],
'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = (data)
# 使用布尔索引查询年龄大于25的用户
result = df[df['Age'] > 25]
print(result)
# 使用loc查询指定行和列
result = [0:2, ['Name', 'Age']] # 获取前三行，'Name'和'Age'两列
print(result)
# 使用iloc查询指定行和列 (使用索引位置)
result = [1:3, 0:2] # 获取第二行到第三行，前两列
print(result)
# 使用query方法
result = ('Age > 25 and City == "London"')
print(result)

五、进阶技巧：正则表达式查询

对于文本数据的查询，正则表达式是一个强大的工具。 Python的`re`模块提供了正则表达式匹配功能，可以灵活地查找符合特定模式的文本。

import re
text = "My phone number is 123-456-7890 and email is test@"
phone_number = (r'\d{3}-\d{3}-\d{4}', text) # 匹配电话号码
email = (r'\w+@\w+\.\w+', text) # 匹配邮箱地址
if phone_number:
print("Phone number:", (0))
if email:
print("Email:", (0))

总而言之，Python提供了丰富的工具和库来进行各种类型的数据查询。 选择合适的工具取决于你的数据类型和查询需求。 熟练掌握这些方法将极大地提升你的数据处理和分析效率。

2025-07-02

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