对csv的某一列取文字删除数字

时间: 2024-05-10 22:21:41 浏览: 10
假设要对csv文件中的第二列取出文字并删除数字,可以使用以下Python代码: ```python import csv with open('data.csv', 'r') as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) for row in reader: # 取出第二列文字并删除数字 text = ''.join(filter(str.isalpha, row[1])) print(text) ``` 这里使用csv模块读取csv文件,并针对每一行数据取出第二列的文字并删除数字,最后打印出来。其中,`filter(str.isalpha, row[1])`会返回第二列中所有的字母,而忽略数字和其他字符。如果要忽略其他字符,可以使用`filter(lambda x: x.isalpha() or x.isspace(), row[1])`。
相关问题

对csv的某一列取文字删除数字并保存为新的一列

您可以使用Python编程语言中的pandas库来操作csv文件,并使用正则表达式来删除数字。 下面是一个示例代码,假设您要删除csv文件中名为“numbers”的列中的数字,并将结果保存到名为“new_column”的新列中。 ```python import pandas as pd import re # 读取csv文件 df = pd.read_csv('your_file.csv') # 使用正则表达式删除数字 df['new_column'] = df['numbers'].apply(lambda x: re.sub(r'\d+', '', str(x))) # 保存到新的csv文件中 df.to_csv('new_file.csv', index=False) ``` 在上面的代码中,首先使用pandas库的read_csv()函数读取csv文件并将其存储在一个名为df的DataFrame对象中。 然后,使用apply()函数和lambda表达式来遍历“numbers”列中的每个单元格,并使用re.sub()函数删除其中的数字。删除后的结果将存储在一个名为“new_column”的新列中。 最后,使用to_csv()函数将DataFrame对象保存到一个名为“new_file.csv”的新csv文件中,并将index参数设置为False以避免保存行索引。

删除csv某一列怎么写

你可以使用pandas库来删除CSV文件中的某一列。首先,你需要利用pandas库中的read_csv方法将csv文件读入Python中,然后使用drop方法删除指定列,最后使用to_csv方法将结果写回到csv文件中。下面是一个示例代码: ``` python import pandas as pd # 读取csv文件 df = pd.read_csv('example.csv') # 删除某一列 df = df.drop('column_name', axis=1) # 将结果写回到csv文件中 df.to_csv('example.csv', index=False) ``` 在上面的代码中,'column_name'是需要删除的列名。 axis参数指定了删除的轴向,axis=1表示删除列。最后的index=False表示不将行索引写入到csv文件中。

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