pandas根据关键词更改csv的文本数据

可以使用pandas库中的str.contains()和str.replace()函数来进行关键词的查找和替换，具体操作步骤如下：

1. 导入pandas库并读取csv文件：

import pandas as pd

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

2. 使用str.contains()函数查找包含关键词的文本数据，并将结果保存在一个新列中：

df['new_column'] = df['old_column'].str.contains('keyword')

3. 使用str.replace()函数将包含关键词的文本数据替换为新的文本数据：

df['old_column'] = df['old_column'].str.replace('keyword', 'new_text')

4. 将修改后的数据保存为新的csv文件：

df.to_csv('new_filename.csv', index=False)

以上操作可以根据实际情况进行调整和扩展，例如可以使用正则表达式来进行更复杂的查找和替换。

相关问题

使用pandas read_csv文本出现乱码

当使用pandas的read_csv函数读取文本时，可能会遇到乱码问题。为了解决这个问题，可以采取以下几个方法：

1. 设置encoding参数：可以尝试将encoding参数设置为'gbk'或者'utf-8'。例如，使用pandas.read_csv('data.csv', encoding='gbk')。

2. 使用记事本打开并重新保存文件：如果设置encoding参数后仍然出现错误，可以尝试用记事本打开csv文件，然后选择"另存为"，并将文件格式保存为UTF-8。

3. 修改encoding参数：如果方法2无效，可以尝试将encoding参数从'utf-8'更改为'gb18030'。例如，使用df.to_csv(r'C:\Users\N\Desktop\E_senti_data.csv', encoding='gb18030')。

用pandas的方法判断csv第5列的数据是否含有某些特定词，当满足含有其中一个词时，第五列的数据是一些文本句子含有则取值1，不含有则取值0

假设csv文件名为data.csv，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 定义特定词列表
specific_words = ['word1', 'word2', 'word3']

# 判断第5列数据是否含有特定词
df['col5_flag'] = df['col5'].apply(lambda x: 1 if any(word in x for word in specific_words) else 0)

# 输出结果
print(df)

其中，`specific_words`是特定词列表，可以根据需要修改。`df['col5_flag']`是新建一列，用于存储第5列数据是否含有特定词的结果，根据实际情况可以修改列名。`lambda x: 1 if any(word in x for word in specific_words) else 0`是一个lambda表达式，用于判断第5列每行数据是否含有特定词，并返回0或1。最后，将新建的一列输出即可。