python某一列删除文字

可以使用字符串的 `replace()` 方法或正则表达式来删除某一列中的文字。假设你要删除列 `col` 中的文字 "delete"，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除文字
df['col'] = df['col'].str.replace('delete', '')

# 保存数据
df.to_csv('data_cleaned.csv', index=False)

如果要删除的文字比较复杂，可以使用正则表达式。例如，要删除列 `col` 中的以数字开头的单词，可以使用以下代码：

import re

# 删除单词
df['col'] = df['col'].apply(lambda x: re.sub(r'\b\d+\w*', '', x))

# 保存数据
df.to_csv('data_cleaned.csv', index=False)

其中，`\b` 表示单词的边界，`\d+` 表示一个或多个数字，`\w*` 表示零个或多个字母或数字。`re.sub()` 函数用于替换匹配到的文本。

相关问题

对csv的某一列取文字删除数字

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：

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])`。

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。

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。