用pandas的方法判断csv第5列文本句子数据是否含有特定词，含有则取值去，不含有则取值0

可以使用pandas的apply方法，对每一行的第5列进行判断和处理。具体实现如下：

假设csv文件名为data.csv，第5列为text，要判断是否含有特定词"apple"：

import pandas as pd

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

# 定义处理函数
def process_text(text):
    if 'apple' in text:
        return text
    else:
        return 0

# 对第5列应用处理函数
df['text'] = df['text'].apply(process_text)

# 输出处理结果
print(df)

这样就可以对第5列的文本数据进行判断和处理，含有特定词"apple"的文本数据保留，不含有的文本数据则取值为0。

相关问题

用pandas的方法判断csv第5列的数据是否含有某些特定词，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

假设第五列的列名为"col5"，我们可以使用str.contains()方法来判断是否含有特定词，并使用astype()方法将True和False转化成1和0：

import pandas as pd

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

# 判断是否含有特定词，将结果转成1和0
df['col5'] = df['col5'].str.contains('特定词').astype(int)

其中，'特定词'是你要判断的特定词，可以替换成你需要的词汇。

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。