1.首先读取Excel文件 数据代表了各个城市店铺的装修和配置费用，要统计出装修和配置项的总费用并进行加和计算； 2.pandas实现过程 补充：pandas 中dataframe 中的模糊匹配 与pyspark dataframe 中的模糊匹配 1.pandas dataframe 匹配一个很简单,批量匹配如下 pyspark dataframe 中模糊匹配有两种方式 2.spark dataframe api, filter rlike 联合使用 注意点： 1.rlike 后面进行批量匹配用引号包裹即可 2.rlike 中要匹配特殊字符的话，不需要转义 3.rlike '\\\\bapple\\\\b' 虽然也可以匹配但是匹配数量不全，具体原因不明，欢迎讨论。 3.spark sql 如果要批量匹配的话，就需要在后面继续添加uri like '%blabla%',就有点繁琐了。 对了这里需要提到原生sql 的批量匹配,regexp 就很方便了，跟rlike 有点相似 于是这里就可以将sql中regexp 应用到spark sql 中 以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。