python读取表格,特征列包含了数字和中文,如何删除中文
时间: 2024-03-21 17:40:43 浏览: 20
可以使用Python的pandas库和正则表达式来删除特征列中的中文。
首先,需要使用pandas的read_excel()函数读取表格,例如:
``` python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')
```
然后,可以使用正则表达式来筛选出只包含数字的部分。可以使用pandas的str.extract()函数和正则表达式r'\d+'来提取数字。例如,假设要筛选的列为'特征列',可以这样做:
``` python
df['特征列'] = df['特征列'].str.extract(r'(\d+)', expand=False)
```
这里的r'\d+'表示匹配连续的数字。
最后,可以使用pandas的to_excel()函数将结果保存为新的Excel表格。例如:
``` python
df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)
```
注意,index=False参数可以禁止保存行索引。
相关问题
python读取表格,想删除特征列的中文,只保留数字
可以使用Python的pandas库来读取表格,并删除特定列。
首先,需要使用pandas的read_excel()函数读取表格,例如:
``` python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')
```
然后,可以使用drop()函数来删除特定列。假设要删除名为'特征列'的列,可以这样做:
``` python
df = df.drop(columns=['特征列'])
```
接下来,可以使用正则表达式来筛选出只包含数字的列。可以使用pandas的str.extract()函数和正则表达式r'\d+'来提取数字。例如,假设要筛选的列为'数字列',可以这样做:
``` python
df['数字列'] = df['数字列'].str.extract(r'(\d+)', expand=False)
```
最后,可以使用pandas的to_excel()函数将结果保存为新的Excel表格。例如:
``` python
df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)
```
注意,index=False参数可以禁止保存行索引。
pandas读取excel表格数字读到汉字跳过或报错python怎么实现
要想读取Excel表格中的数字,可以使用Pandas库中的read_excel()函数。默认情况下,该函数会将所有数字读取为浮点数,而将所有文本读取为字符串。
如果某些单元格中包含了汉字等非数字字符,那么可能会导致读取时报错或跳过该单元格。为了解决这个问题,我们可以使用Pandas库中的converters参数来自定义转换函数。
例如,我们可以编写一个函数,将所有非数字字符替换为空字符串,然后将结果转换为浮点数:
```python
import pandas as pd
def clean_number(x):
if isinstance(x, str):
x = x.replace(',', '') # 去掉逗号分隔符
x = ''.join(filter(str.isdigit, x)) # 只保留数字
return float(x)
df = pd.read_excel('data.xlsx', converters={'列名': clean_number})
```
以上代码中,我们使用了isinstance()函数来判断单元格中的值是否为字符串类型,然后使用replace()函数和filter()函数来去掉逗号分隔符和非数字字符。最后,我们将结果转换为浮点数并返回。
在read_excel()函数中,我们使用了converters参数来指定需要使用的转换函数,其中'列名'是需要处理的列的名称。这样,就可以将所有数字都正确地读取出来了。