#-----------------------------------------------------
#範例16-16：關鍵字查詢：
#https://www.gairuo.com/p/pandas-query
#https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.query.html
#https://www.w3schools.com/python/pandas/ref_df_query.asp
#https://www.geeksforgeeks.org/python-filtering-data-with-pandas-query-method/
#https://zhuanlan.zhihu.com/p/29720881

#（1）檔案：學生成績檔（score6.xlsx），有不同班級
#https://acupun.site/lecture/python/py_example/chp16/score6.xlsx

#（2）重點1：關鍵字查詢
# 在SQL語法，用的是like。
# 在pandas裡面，用的是.str.contains()
# 範例：df[ df['myclass'].str.contains('經管') ]
# 範例：df[ df.myclass.str.contains('經管') ]
#注意：.str的作用是將’Series‘轉換為類似Strings的結構，就可以用contains函數，做關鍵字查詢。

#（3）重點2：關鍵字查詢
# 關鍵字查詢，myclass有經管的關鍵字：
# 範例：df[ df['myclass'].str.contains('經管') ]
# 範例：df[ df.myclass.str.contains('經管') ]
# 對應sql指令：select * from python where myclass like '%經管%'

#（4）重點3：關鍵字查詢
# df[  df.loc[:]["myclass"].str.contains("經管") ]

#（5）重點4：全部欄位關鍵字查詢
# df[  df.apply(lambda x: x.astype(str).str.contains('99')).any(axis=1) ]

#------------------------------
#1.練習1：查詢myclass欄位 = "經管3a"
#------------------------------
#（1）讀取網路檔案：score6.xlsx（python資料表），有不同班級
#import pandas as pd
#df = pd.read_excel("https://acupun.site/lecture/python/py_example/chp16/score5.xlsx","python")
print()
print("1-1.全部的資料=\n")

#---------------------
#（2）關鍵字查詢，myclass有經管的關鍵字：df[ df['myclass'].str.contains('經管') ]
#對應sql指令：select * from python where myclass like '%經管%'
print()

print("1-2-1.關鍵字查詢，有經管的關鍵字=\n")
print()
print("1-2-2.關鍵字查詢，有資工的關鍵字=\n")
#重點：str的作用是將’Series‘轉換為類似Strings的結構，就可以用contains函數，做關鍵字查詢。

#------------------------------
#（3）關鍵字查詢，myclass欄位有2的關鍵字：df2 = df[ df.name.str.contains("h") ]
#對應sql指令：select * from python where myclass like '%h%'
print()

print("1-3.關鍵字查詢，myclass欄位有2的關鍵字=\n")


#---------------------
#（4）關鍵字查詢，myclass有2a的關鍵字：df[ df.loc[:]["myclass"].str.contains("2a") ]
#對應sql指令：select * from python where myclass like '%2a%'
print()
# 3種寫法
# https://zhuanlan.zhihu.com/p/29720881
#select1 = df.loc[:]["myclass"].str.contains("2a")
#select1 = df.loc[:, "myclass"].str.contains("2a")
print("1-4-1.關鍵字查詢，myclass有2a=\n")

print()
#df2 = df.loc[df['myclass'].str.contains("2a")]
print("1-4-2.關鍵字查詢，myclass有2a=\n")


#------------------------------
#2.練習2：查詢全部欄位有 "99"的資料（使用Series結構）
#------------------------------
#（1）關鍵字查詢，全部欄位有99的關鍵字：df[ df.apply(lambda x: x.astype(str).str.contains('99')).any(axis=1) ]
print()
# 觀念：DataFrame的2維結構，沒有支援str.contains('')的函數
# 觀念：Series的1維結構，才有支援str.contains('')的函數

# 觀念：所以，df（DataFrame），無法使用關鍵字查詢函數str.contains('')
# 改善方法：使用df.apply(f)，使用函數，轉成Series，再去關鍵字查詢

# 方法：查詢全部欄位的原理：先把全部欄位轉成文字，然後再做關鍵字查詢
# (A)先把全部欄位轉成文字：
# (B)再做關鍵字查詢：
print()

print("2-1.關鍵字查詢，全部欄位有99的關鍵字=\n")

#--------------------
#（5）把df，儲存為score1c.xlsx
print()
#(A).儲存到虛擬專案區（暫存幾天）
#df.to_excel("score5.xlsx")

#(A).加入google雲端的目錄（永久保存）
#A.先在左邊的『檔案』，
#B.點按『掛接雲端硬碟』，顯示『drive』
#import os
#os.chdir("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks")

#df.to_excel("score1c.xlsx")
#查看目錄的檔案名稱
!ls


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#範例16-16：關鍵字查詢：
#https://www.gairuo.com/p/pandas-query
#https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.query.html
#https://www.w3schools.com/python/pandas/ref_df_query.asp
#https://www.geeksforgeeks.org/python-filtering-data-with-pandas-query-method/
#https://zhuanlan.zhihu.com/p/29720881

#（1）檔案：學生成績檔（score6.xlsx），有不同班級
#https://acupun.site/lecture/python/py_example/chp16/score6.xlsx

#（2）重點1：關鍵字查詢
# 在SQL語法，用的是like。
# 在pandas裡面，用的是.str.contains()
# 範例：df[ df['myclass'].str.contains('經管') ]
# 範例：df[ df.myclass.str.contains('經管') ]
#注意：.str的作用是將’Series‘轉換為類似Strings的結構，就可以用contains函數，做關鍵字查詢。

#（3）重點2：關鍵字查詢
# 關鍵字查詢，myclass有經管的關鍵字：
# 範例：df[ df['myclass'].str.contains('經管') ]
# 範例：df[ df.myclass.str.contains('經管') ]
# 對應sql指令：select * from python where myclass like '%經管%'

#（4）重點3：關鍵字查詢
# df[  df.loc[:]["myclass"].str.contains("經管") ]

#（5）重點4：全部欄位關鍵字查詢
# df[  df.apply(lambda x: x.astype(str).str.contains('99')).any(axis=1) ]

#------------------------------
#1.練習1：查詢myclass欄位 = "經管3a"
#------------------------------
#（1）讀取網路檔案：score6.xlsx（python資料表），有不同班級
import pandas as pd
df = pd.read_excel("https://acupun.site/lecture/python/py_example/chp16/score5.xlsx","python")
print()
print("1-1.全部的資料=\n", df)

#---------------------
#（2）關鍵字查詢，myclass有經管的關鍵字：df[ df['myclass'].str.contains('經管') ]
#對應sql指令：select * from python where myclass like '%經管%'
print()
select1 = df['myclass'].str.contains("經管")
print("1-2-1.關鍵字查詢，有經管的關鍵字=\n", df[select1] )
print()
print("1-2-2.關鍵字查詢，有資工的關鍵字=\n", df[ df['myclass'].str.contains('資工') ] )
#重點：str的作用是將’Series‘轉換為類似Strings的結構，就可以用contains函數，做關鍵字查詢。

#------------------------------
#（3）關鍵字查詢，myclass欄位有2的關鍵字：df2 = df[ df.name.str.contains("h") ]
#對應sql指令：select * from python where myclass like '%h%'
print()
select1 = df.myclass.str.contains("2")
print("1-3.關鍵字查詢，myclass欄位有2的關鍵字=\n", df[select1] )


#---------------------
#（4）關鍵字查詢，myclass有2a的關鍵字：df[ df.loc[:]["myclass"].str.contains("2a") ]
#對應sql指令：select * from python where myclass like '%2a%'
print()
# 3種寫法
# https://zhuanlan.zhihu.com/p/29720881
select1 = df.loc[:]["myclass"].str.contains("2a")
#select1 = df.loc[:, "myclass"].str.contains("2a")
print("1-4-1.關鍵字查詢，myclass有2a=\n", df[select1] )

print()
df2 = df.loc[df['myclass'].str.contains("2a")]
print("1-4-2.關鍵字查詢，myclass有2a=\n", df2 )


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#2.練習2：查詢全部欄位有 "99"的資料（使用Series結構）
#------------------------------
#（1）關鍵字查詢，全部欄位有99的關鍵字：df[ df.apply(lambda x: x.astype(str).str.contains('99')).any(axis=1) ]
print()
# 觀念：DataFrame的2維結構，沒有支援str.contains('')的函數
# 觀念：Series的1維結構，才有支援str.contains('')的函數

# 觀念：所以，df（DataFrame），無法使用關鍵字查詢函數str.contains('')
# 改善方法：使用df.apply(f)，使用函數，轉成Series，再去關鍵字查詢

# 方法：查詢全部欄位的原理：先把全部欄位轉成文字，然後再做關鍵字查詢
# (A)先把全部欄位轉成文字：
# (B)再做關鍵字查詢：
print()
select1 = df.apply(lambda x: x.astype(str).str.contains('99')).any(axis=1)
print("2-1.關鍵字查詢，全部欄位有99的關鍵字=\n", df[select1] )

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#（5）把df，儲存為score1c.xlsx
print()
#(A).儲存到虛擬專案區（暫存幾天）
#df.to_excel("score5.xlsx")

#(A).加入google雲端的目錄（永久保存）
#A.先在左邊的『檔案』，
#B.點按『掛接雲端硬碟』，顯示『drive』
#import os
#os.chdir("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks")

#df.to_excel("score1c.xlsx")
#查看目錄的檔案名稱
!ls


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