這是我的代碼，該工程直到df=pd.df，如果我嘗試print((df.loc[("invoice type")])了，如果，代碼作業前，但是當我使用的，如果給我的錯誤"Key Error: ′type′"
，當我groupby列名型別出現在其他列的下方。
我需要的是查找包含單詞和數字的名稱型別，并invoice type-5僅通過使用 if 進行搜索來列印第 2 列的值。
df = pd.read_excel("example.xlsx", header=0)
df = df.gropuby("type")[["column 2","column 3", "column 4"]].sum()
df = pd.DataFrame(df)
if "invoice type - 5" in df["type"]:
print((df.loc[("invoice type")])
uj5u.com熱心網友回復：
首先，您不想使用df[type]- 您想使用df['type']（注意引號）或df.type.
其次，您可以檢查if "your string" in df.your_column. 您需要df.your_column.str.contains("your string")改用：
if df['type'].str.contains("invoice type - 5").any():
print((df.loc[("invoice type")])
uj5u.com熱心網友回復：
讓我們as_type=False在 groupby 中使用然后query過濾資料框 groupby 結果：
df.groupby('type', as_index=False)[["column 2","column 3", "column 4"]]\
.sum().query('type == "invoice type - 5"')
MVCE：
df = pd.DataFrame({'type':np.random.choice([*'abcde'], 100),
'col1':np.random.random(100),
'col2':np.random.random(100)})
df.groupby('type', as_index=False)[['col1', 'col2']]\
.sum().query('type == "a"')
輸出：
type col1 col2
0 a 9.226583 8.052578
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