有没有一种方法可以使用Python在Excel中执行类似SQL的Select语句？

鉴于此excel表格：

假设SQL Select语句如下所示：

Select Status from sheet where name = "John Doe" and age = 20

并返回与名称/年龄匹配的行的状态值 excel也可以有多行

我还添加了一个从excel复制粘贴的方法，但它粘贴了一张图片，我不确定如何共享实际的excel内容。下面的内容应该可以完成这项工作：

>>> df

           Name  Age  Height       Status
0      John Doe   20     180  Not Married
1  Jhonny Dolly   20     170      Married

>>> df.query('Name == "John Doe" and Age == 20')

       Name  Age  Height       Status
0  John Doe   20     180  Not Married

>>> df.query('Name == "John Doe" and Age == 20')[['Status']]

        Status
0  Not Married

你可以使用这个方法。下面的内容应该可以完成这项工作：

>>> df

           Name  Age  Height       Status
0      John Doe   20     180  Not Married
1  Jhonny Dolly   20     170      Married

>>> df.query('Name == "John Doe" and Age == 20')

       Name  Age  Height       Status
0  John Doe   20     180  Not Married

>>> df.query('Name == "John Doe" and Age == 20')[['Status']]

        Status
0  Not Married

---

首先，加载excel文件：

df = pd.read_excel("myfile.xlsx")

现在您有了一个数据帧：

>>> df
           Name  Age  Height       Status
0      John Doe   20     180  Not Married
1  Jhonny Dolly   20     170      Married

您可以对其提出请求：

>>> df.loc[(df["Name"] == "John Doe") & (df["Age"] == 20), "Status"]
0    Not Married
Name: Status, dtype: object

以SQL方式：

name = "John Doe"
age = 20
print(df.query('Name == @name and Age == @age')["Status"])

---

首先，加载excel文件：

df = pd.read_excel("myfile.xlsx")

现在您有了一个数据帧：

>>> df
           Name  Age  Height       Status
0      John Doe   20     180  Not Married
1  Jhonny Dolly   20     170      Married

您可以对其提出请求：

>>> df.loc[(df["Name"] == "John Doe") & (df["Age"] == 20), "Status"]
0    Not Married
Name: Status, dtype: object

以SQL方式：

name = "John Doe"
age = 20
print(df.query('Name == @name and Age == @age')["Status"])

---

如果要使用纯SQL请求查询Excel文件，首先需要将其转换为数据库。最简单的解决方案是

sqlite

，因为它是Python标准库的一部分，不需要与

pandas

一起设置DBMS。你可以在中找到一个例子

---

如果要使用纯SQL请求查询Excel文件，首先需要将其转换为数据库。最简单的解决方案是

sqlite

，因为它是Python标准库的一部分，不需要与

pandas

一起设置DBMS。你可以在中找到一个例子

---

这似乎是neet，我已经尝试过了，但是我得到了一个奇怪的响应，或者我如何访问查询方法的返回？如果我打印

print（df.query（'Name==“John doe”and Age==20'））

它会显示：

空数据框列：[名称、年龄、高度、状态]索引：[]

而且excel文件不是空的，我不得不使用

engine='openpyxl'

打开excel文件，给了我一个错误，因为xlsx扩展的bcs错误地将doe键入了小写。尝试按照上面的例子进行更改（区分大小写）确实有效，谢谢！还有一件事，查询的结果可以转换成字典吗？让我们说：{Name'：'johndoe'，'Age'：20，'Height'：180，'Status'：'Not已婚'}？是的。试试这个：

df.query（'Name==“John Doe”and Age==20'）。你太好了哈哈，谢谢！它确实奏效了！这似乎是neet，我已经尝试过了，但是我得到了一个奇怪的响应，或者我如何访问查询方法的返回？如果我打印
print（df.query（'Name==“John doe”and Age==20'））
它会显示：
空数据框列：[名称、年龄、高度、状态]索引：[]
而且excel文件不是空的，我不得不使用
engine='openpyxl'
打开excel文件，给了我一个错误，因为xlsx扩展的bcs错误地将doe键入了小写。尝试按照上面的例子进行更改（区分大小写）确实有效，谢谢！还有一件事，查询的结果可以转换成字典吗？让我们说：{Name'：'johndoe'，'Age'：20，'Height'：180，'Status'：'Not已婚'}？是的。试试这个：
df.query（'Name==“John Doe”and Age==20'）。你太好了哈哈，谢谢！它确实奏效了！如果excel是1k+行左右，这不会消耗很多内存吗？仍然是啃老族的解决方案，谢谢，会探索的！如果excel是1k+行左右，这不会消耗很多内存吗？仍然是啃老族的解决方案，谢谢，会探索的！