if not set(selected_columns).issubset(set(df.columns)): raise ValueError("selected_columns contains invalid column names"),在使用此代码时候可以过滤掉不存在的数据,如果数据内包含非法字符或者表情数据,应该如何改写代码
时间: 2024-03-14 14:42:51 浏览: 11
如果数据内包含非法字符或者表情数据,你可以先使用 pandas 提供的 `applymap()` 函数和 `lambda` 表达式来将所有单元格中的非法字符清除掉,然后再进行列名的检查。具体来说,你可以按照下面的代码进行改写:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')
# 清除非法字符
df = df.applymap(lambda x: str(x).encode('ascii', 'ignore').decode('ascii'))
# 检查列名
selected_columns = ['column1', 'column2', 'column3']
if not set(selected_columns).issubset(set(df.columns)):
raise ValueError("selected_columns contains invalid column names")
```
这样就可以先清除所有单元格中的非法字符,然后再进行列名的检查。其中 `applymap()` 函数可以将一个函数应用到 DataFrame 中的每一个元素上,这里我们使用了一个 `lambda` 表达式来将每个元素转换为字符串,并清除其中的非法字符。在这个例子中,我们使用了 `encode()` 函数将字符串编码为 ASCII 码,然后使用 `decode()` 函数将编码后的字符串解码为 ASCII 码,这样就可以将其中的非法字符清除掉了。