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。