提取csv列表中的中文
时间: 2023-11-12 08:07:40 浏览: 19
您好!感谢您的提问。为了提取csv列表中的中文,您可以使用Python中的正则表达式模块re,代码如下:
```python
import re
# 假设csv文件中的中文数据在第一列中,csv文件名为data.csv
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
chinese = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]', line.split(',')[0])
print(chinese)
```
解释一下代码:首先打开csv文件,遍历文件中的每一行。使用split函数将每一行按照逗号分隔,取出第一列数据。然后使用正则表达式[\u4e00-\u9fa5],这是一个Unicode编码的中文字符范围,用findall函数提取中文字符。最后打印出中文字符列表。
希望这个回答能够帮到您!
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python提取csv的身份证号
要提取CSV文件中的身份证号,你可以使用Python的pandas库来读取CSV文件并提取所需的字段。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
def extract_id_number(csv_file):
df = pd.read_csv(csv_file, encoding='GB18030') # 读取CSV文件
id_numbers = df\['身份证号'\] # 提取身份证号字段,假设该字段名为'身份证号'
return id_numbers
if __name__ == "__main__":
id_numbers = extract_id_number('your_csv_file.csv') # 替换为你的CSV文件路径
print(id_numbers)
```
在这个示例中,我们定义了一个`extract_id_number`函数,它接受一个CSV文件路径作为参数。函数使用pandas的`read_csv`函数读取CSV文件,并通过指定`encoding='GB18030'`来处理中文乱码。然后,我们提取了名为'身份证号'的字段,并将结果返回。你可以将`'your_csv_file.csv'`替换为你实际的CSV文件路径。最后,我们打印提取到的身份证号码。
请注意,你需要根据你的CSV文件的实际情况修改字段名和文件路径。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python读取csv文件](https://blog.csdn.net/qq_22464799/article/details/128023434)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Python基础——从csv文件中读取数据,提取数据的方法](https://blog.csdn.net/lucky_shi/article/details/105321149)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
python按关键词列表对dataframe中中文文本数据提取关键词作为新的列
您可以使用Python中的jieba库来进行中文文本的关键词提取,并将提取的关键词作为新的列添加到DataFrame中。以下是一个示例代码:
```
import jieba
# 定义关键词列表
keywords_list = ['关键词1', '关键词2', '关键词3']
# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')
# 对每行文本数据进行关键词提取
df['keywords'] = df['text'].apply(lambda x: [word for word in jieba.cut(x) if word in keywords_list])
# 打印结果
print(df.head())
```
在上面的代码中,我们首先导入了jieba库,然后定义了一个包含关键词的列表。接下来,我们使用pandas库的read_csv函数将数据读取到DataFrame中。然后,我们使用apply函数对每行文本数据进行处理,从中提取出包含在关键词列表中的关键词,并将它们作为一个新的列添加到DataFrame中。最后,我们打印出结果以检查是否正确地添加了新的列。