Python拆分列中文和 字符

需求描述:我们日常实际的工作中经常需要把一列数据按中文和 数字或者字母单独拆分出来

导入所需的库:

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import pandas as pd

定义函数 extract_characters,该函数接受三个参数:file_path(Excel文件路径)、sheet_name(工作表名称)和 column_name(列名)。

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def extract_characters(file_path, sheet_name, column_name):

读取Excel文件并将其存储到DataFrame中:

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df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)

创建两个新的列 '中文''其他字符',并将它们添加到DataFrame中:

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df['中文'] = ''
df['其他字符'] = ''

遍历DataFrame的每一行数据:

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for index, row in df.iterrows():

获取指定列的值,并将其转换为字符串:

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text = str(row[column_name])

初始化两个空字符串变量 chineseother,用于存储中文字符和其他字符:

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chinese = ''
other = ''

遍历每个字符:

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for char in text:

判断当前字符是否为中文字符(Unicode范围为\u4e00\u9fff):

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if '\u4e00' <= char <= '\u9fff':

如果是中文字符,则将其添加到 chinese 字符串中:

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chinese += char

如果不是中文字符,则将其添加到 other 字符串中:

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other += char

将中文字符集合添加到新的 '中文' 列中:

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df.at[index, '中文'] = chinese

将其他字符集合添加到新的 '其他字符' 列中:

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df.at[index, '其他字符'] = other

返回处理后的DataFrame对象:

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return df

定义测试示例的文件路径、工作表名称和列名:

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file_path = r'测试.xlsx'
sheet_name = 'Sheet1'
column_name = '店铺销售sku'

调用 extract_characters 函数,并将结果存储在 result_df 中:

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result_df = extract_characters(file_path, sheet_name, column_name)

将处理后的DataFrame保存为Excel文件:

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result_df.to_excel('result.xlsx', index=False)

完整代码:

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