我要筛选数据中存在'万'或'亿'汉字的数据,然后遍历这些数据

要筛选出数据中存在'万'或'亿'汉字的数据，并遍历这些数据，可以使用pandas库中的DataFrame和字符串匹配方法。

假设我们有一个DataFrame对象df，其中包含多列数据。我们可以使用str.contains()函数和正则表达式来筛选出包含特定汉字的数据。然后，使用for循环遍历这些数据。

以下是一种实现方法的示例代码：

import pandas as pd

# 假设我们的DataFrame对象为df

# 筛选出包含'万'或'亿'汉字的数据
filtered_df = df[df['column'].str.contains('[万亿]')]

# 遍历筛选出的数据
for index, row in filtered_df.iterrows():
    # 在这里对筛选出的数据进行处理，例如打印或其他操作
    print(row['column'])

在上述示例代码中，我们通过df['column'].str.contains('[万亿]')筛选出了包含'万'或'亿'汉字的数据，并将结果存储在filtered_df中。然后，使用iterrows()方法遍历filtered_df中的每一行数据，并对其进行处理。你可以根据需要修改代码中的'column'为实际的列名，以及在for循环中添加适当的操作。

希望这能解决你的问题！如果有任何进一步的疑问，请随时提问。

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示例代码如下：

import csv

with open('example.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row[0], row[1]) # 假设第一列为姓名，第二列为年龄

在上面的代码中，我们打开名为"example.csv"的文件，并使用csv.reader()函数创建一个CSV读取器对象。然后，我们可以使用for循环遍历CSV文件中的每一行，并使用索引来访问每一列的数据。

注意：如果你的CSV文件包含了一些非ASCII字符，例如中文，你需要指定文件编码，例如：

with open('example.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:
    # ...

这里我们指定编码为UTF-8。