用python提取cvs中的籍贯的省份

假设你有一个名为 `data.csv` 的 CSV 文件，其中包含一个名为 `籍贯` 的列，你可以使用 Pandas 库来读取数据并提取籍贯的省份。

代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 提取籍贯的省份
df['籍贯省份'] = df['籍贯'].str.split('省', expand=True)[0]
df['籍贯省份'] = df['籍贯省份'].str.split('市', expand=True)[0]
df['籍贯省份'] = df['籍贯省份'].str.split('自治区', expand=True)[0]

# 查看结果
print(df['籍贯省份'])

上述代码中，我们首先使用 Pandas 库的 `read_csv()` 方法读取 CSV 文件，并将其存储在 DataFrame 中。然后，我们使用 `str.split()` 方法将籍贯按照省、市、自治区等方式进行分割，并取第一个分割结果，即省份名称。最后，我们将提取的省份名称存储在一个新的列中，并输出结果。

需要注意的是，这种方式只适用于籍贯列中包含“省”、“市”、“自治区”等标识的情况。如果数据集中的籍贯格式不规范，比如有的只包含城市名称而不包含省份名称，这段代码可能会出现错误。

相关问题

用python提取cvs中的籍贯下的同一省份

可以使用Python中的pandas库来读取和处理csv文件，然后使用Python中的正则表达式来提取省份信息。具体步骤如下：

1. 导入pandas库和正则表达式库re。

import pandas as pd
import re

2. 使用pandas库的read_csv函数读取csv文件。

df = pd.read_csv('file.csv')

3. 定义一个函数来提取省份信息，并应用到DataFrame的每一行上。

def extract_province(address):
    province_re = re.compile(r'^(.*?(省|自治区))')
    match = province_re.match(address)
    if match:
        return match.group(1)
    else:
        return ''
    
df['province'] = df['address'].apply(extract_province)

4. 使用pandas库的groupby函数将同一省份的数据进行分组。

grouped = df.groupby(['province'])

5. 对每个省份的数据进行进一步的处理和分析，例如计算该省份的平均年龄或人数等。

注意：以上代码仅为示例，并未考虑所有的情况，例如特殊省份和地址格式等。实际应用中需要根据具体情况进行适当的调整和修改。

python替换cvs中某数据后变成nan

在Python中，CSV文件中的数据可能会以字符串的形式存储。如果您在CSV文件中替换某个数据，并且替换后的数据不是有效的数字格式，那么它可能会被解释为NaN（不是数字）。

要修复这个问题，您可以使用Python中的CSV模块来读取和写入CSV文件，并使用try-except语句来捕获无效的数字格式。以下是一个示例代码片段，显示如何使用CSV模块读取CSV文件，替换数据并写回CSV文件：

import csv

# 打开CSV文件
with open('file.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    rows = list(reader)

# 替换数据
rows[1][2] = '123'

# 写回CSV文件
with open('file.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(rows)

在上面的代码中，我们首先使用CSV模块打开CSV文件并将其读取到一个列表中。然后，我们用新值替换第二行第三列的数据。最后，我们使用CSV模块将更新后的列表写回CSV文件。请注意，我们在打开文件时使用了`newline=''`参数，以确保不会出现额外的空行。