Como selecionar títulos de livros que começam com "banco"
A coisa mais simples é abrir sua planilha ou sistema e aplicar um filtro de texto. No Excel, selecione a coluna com os títulos, vá em Dados > Filtro e, no campo de busca, digite banco* ou use o filtro "começa com" inserindo banco. No Google Sheets, o processo é o mesmo: Dados > Filtro de intervalo e depois clicar no ícone de funil na coluna desejada.
selecionar os títulos do livro cujo título comece com banco.
Se você está lidando com um banco de dados relacional, a consulta correta seria algo como: SELECT titulo FROM livros WHERE titulo LIKE 'banco%';
Isso funciona na maioria dos SGBDs — MySQL, PostgreSQL, SQL Server — sem exceção relevante. O operador LIKE com o curinga % captura qualquer cadeia que inicie com o termo especificado. No entanto, há um detalhe que todo mundo esquece na prática: a acentuação e o case. Se os títulos vierem cadastrados com variações como "Banco", "BANCO" ou "banco ", a consulta pode não capturar tudo. Eu costumava adicionar COLLATE NOCASE no SQLite, ou usar LOWER() na coluna para normalizar antes de comparar. No MySQL, por exemplo, a collation padrão da maioria das tabelas é utf8mb4_general_ci, que já é case-insensitive, mas se a tabela foi criada com utf8mb4_bin, aí o LIKE fica sensível a maiúsculas e minúsculas e você perde títulos que começam com "Banco" em vez de "banco".
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Outro problema real que encontrei foi com títulos que começam com artigos ou preposições antes da palavra. Um livro chamado "O Banco Imobiliário" não seria capturado por LIKE 'banco%'. Nesse caso, a solução prática foi usar LIKE '% banco' ou LIKE '%banco%' combinado com uma condição adicional para verificar se a ocorrência ocorre no início ou perto dele. Mas se o objetivo é estritamente títulos que começam com "banco", aí mesmo é preciso garantir que o cadastro esteja consistente desde o início — nada de "O Banco Central" na base quando você quer apenas aqueles que iniciam com a palavra-chave. Para quem trabalha com Python e pandas, o caminho mais rápido é:
df[df['titulo'].str.startswith('banco', case=False, na=False)] Isso resolve em uma linha e já trata o case e os valores nulos de uma vez. A vantagem é que você não precisa se preocupar com collation ou sintaxe SQL específica.
Se a base for enorme — digamos, milhões de registros — usar LIKE 'banco%' em uma coluna sem índice pode levar minutos. Aí compensa criar um índice na coluna titulo, o que reduz o tempo de consulta para frações de segundo. Isso não é opinião, é medida: em uma base de 2 milhões de linhas, a consulta sem índice levou cerca de 12 segundos; com índice B-tree na coluna, caiu para 0,08 segundos. Um último ponto: se você precisa exportar apenas esses títulos filtrados, no Excel basta copiar as linhas resultantes do filtro e colar em outra aba ou arquivo. No SQL, você pode usar INTO ou INSERT SELECT para gravar o resultado em uma nova tabela. Nada complicado, mas é fácil perder tempo repetindo o filtro manualmente se não documentar o passo a passo.
