怎样删除dataframe某一列数据的汉字

假设你的DataFrame名字为`df`，想要删除`column1`这一列中的汉字，可以使用正则表达式配合`str.replace()`方法来实现：

import re

df['column1'] = df['column1'].str.replace('[\u4e00-\u9fa5]+', '', regex=True)

其中，`[\u4e00-\u9fa5]+`表示匹配所有汉字。`str.replace()`方法将匹配到的汉字替换为空字符串，即删除汉字。

相关问题

如何将一列dataframe中的中文数据绘制词云图

您可以使用Python中的`wordcloud`库来绘制词云图。以下是一个示例代码，它使用`pandas`库读取一列中文数据，使用`jieba`库对文本进行分词，然后使用`wordcloud`库绘制词云图。

import pandas as pd
import jieba
from wordcloud import WordCloud

df = pd.read_excel('data.xlsx') # 读取Excel文件，注意修改文件名和路径
text = ''.join(df['中文数据'].tolist()) # 将一列中文数据连接成一个字符串

stopwords = ['的', '它们', '因为'] # 设置停用词，可根据实际情况扩展

# 对文本进行分词，并去除停用词
words = [w for w in jieba.cut(text) if w not in stopwords]
new_text = ' '.join(words)

# 使用wordcloud库生成词云图
wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttc', background_color='white', width=800, height=600).generate(new_text)
wordcloud.to_file('wordcloud.png') # 保存词云图，注意修改文件名和路径

该代码将生成一个名为`wordcloud.png`的词云图，其中包含来自DataFrame列中的中文文本。注意，您需要安装`pandas`、`jieba`和`wordcloud`库来运行此代码。

python按关键词列表对dataframe中中文文本数据提取关键词作为新的列

您可以使用Python中的jieba库来进行中文文本的关键词提取，并将提取的关键词作为新的列添加到DataFrame中。以下是一个示例代码：

import jieba

# 定义关键词列表
keywords_list = ['关键词1', '关键词2', '关键词3']

# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 对每行文本数据进行关键词提取
df['keywords'] = df['text'].apply(lambda x: [word for word in jieba.cut(x) if word in keywords_list])

# 打印结果
print(df.head())

在上面的代码中，我们首先导入了jieba库，然后定义了一个包含关键词的列表。接下来，我们使用pandas库的read_csv函数将数据读取到DataFrame中。然后，我们使用apply函数对每行文本数据进行处理，从中提取出包含在关键词列表中的关键词，并将它们作为一个新的列添加到DataFrame中。最后，我们打印出结果以检查是否正确地添加了新的列。