那pandas中怎么只保留中文的行,删除日文韩文英文的。g
时间: 2023-02-23 21:55:03 浏览: 224
首先,需要使用pandas读入数据:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv("your_file.csv")
```
然后,可以使用正则表达式和`df.loc`来过滤数据:
```
import re
df = df[df['column_name'].str.contains(u'[\u4e00-\u9fa5]+')]
```
其中,`column_name`是需要过滤的列名,`u'[\u4e00-\u9fa5]+'`表示只包含中文的字符串。
最后,使用`df.to_csv`来保存过滤后的数据:
```
df.to_csv("filtered_data.csv", index=False)
```
这样就可以实现删除除中文以外的其他语言的数据了。
相关问题
pandas的dataframe中只保留含有某一特定字符的行
你可以使用pandas的str.contains()方法来保留dataframe中含有某一特定字符的行。下面是一个例子:
假设你有以下数据:
| 姓名 | 年龄 | 成绩 |
| ---- | ---- | ---- |
| 张三 | 18 | 90 |
| 李四 | 19 | 85 |
| 王五 | 20 | 92 |
| 小明 | 21 | 88 |
现在你想要保留姓名中含有“张”的行,可以使用如下代码:
```
import pandas as pd
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '小明'], '年龄': [18, 19, 20, 21], '成绩': [90, 85, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df[df['姓名'].str.contains('张')]
print(df)
```
运行代码后,输出结果为:
```
姓名 年龄 成绩
0 张三 18 90
```
可以看到,只有含有“张”的行被保留下来了。如果你想要保留的是不含有某一特定字符的行,可以使用str.contains()的neg参数,将其设置为True即可。
pandas中标签只保留人群怎么操作
可以使用pandas的str.split()函数对标签进行分割,然后只保留第一个元素即可。示例如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含标签的DataFrame
df = pd.DataFrame({'标签': ['人群1,特征1,特征2', '人群2,特征3,特征4', '人群1,特征5,特征6']})
# 对标签进行分割并只保留第一个元素
df['标签'] = df['标签'].str.split(',').str[0]
print(df)
```
输出结果为:
```
标签
0 人群1
1 人群2
2 人群1
```