Python拆分列中文和 字符

需求描述：我们日常实际的工作中经常需要把一列数据按中文和 数字或者字母单独拆分出来

导入所需的库：

import pandas as pd

定义函数 extract_characters，该函数接受三个参数：file_path（Excel文件路径）、sheet_name（工作表名称）和 column_name（列名）。

def extract_characters(file_path, sheet_name, column_name):

读取Excel文件并将其存储到DataFrame中：

df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)

创建两个新的列 '中文' 和 '其他字符'，并将它们添加到DataFrame中：

df['中文'] = ''
df['其他字符'] = ''

遍历DataFrame的每一行数据：

for index, row in df.iterrows():

获取指定列的值，并将其转换为字符串：

text = str(row[column_name])

初始化两个空字符串变量 chinese 和 other，用于存储中文字符和其他字符：

chinese = ''
other = ''

遍历每个字符：

for char in text:

判断当前字符是否为中文字符（Unicode范围为\u4e00到\u9fff）：

if '\u4e00' <= char <= '\u9fff':

如果是中文字符，则将其添加到 chinese 字符串中：

chinese += char

如果不是中文字符，则将其添加到 other 字符串中：

other += char

将中文字符集合添加到新的 '中文' 列中：

df.at[index, '中文'] = chinese

将其他字符集合添加到新的 '其他字符' 列中：

df.at[index, '其他字符'] = other

返回处理后的DataFrame对象：

return df

定义测试示例的文件路径、工作表名称和列名：

file_path = r'测试.xlsx'
sheet_name = 'Sheet1'
column_name = '店铺销售sku'

调用 extract_characters 函数，并将结果存储在 result_df 中：

result_df = extract_characters(file_path, sheet_name, column_name)

将处理后的DataFrame保存为Excel文件：

result_df.to_excel('result.xlsx', index=False)

完整代码：