使用jupyternotebook中的python从另一个csv中提取特定文本

基础概念

Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用程序，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。Python 是一种高级编程语言，广泛用于数据分析、机器学习、Web 开发等领域。CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的数据交换格式，每行代表一条记录，字段之间用逗号分隔。

相关优势

• Jupyter Notebook：交互式环境，便于代码调试和结果展示。
• Python：强大的数据处理能力，丰富的库支持。
• CSV 文件：简单易读，适用于小型数据集。

类型

• 读取 CSV 文件：使用 Python 的 pandas 库。
• 提取特定文本：通过条件筛选和字符串操作。

应用场景

• 数据清洗和分析。
• 从日志文件中提取关键信息。
• 数据预处理。

示例代码

假设我们有一个 CSV 文件 data.csv，内容如下：

id,name,description
1,Alice,likes to code in Python
2,Bob,enjoys hiking
3,Charlie,loves playing guitar

我们希望从这个文件中提取所有提到 "Python" 的记录。

import pandas as pd

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

# 提取包含 "Python" 的记录
filtered_df = df[df['description'].str.contains('Python')]

print(filtered_df)

参考链接

• Pandas 官方文档
• Jupyter Notebook 官方文档

遇到的问题及解决方法

问题：读取 CSV 文件时出现编码错误

原因：CSV 文件可能使用了不同的字符编码。

解决方法：指定正确的编码格式。

df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')

问题：提取特定文本时出现空值

原因：某些字段可能为空。

解决方法：在字符串操作前检查空值。

filtered_df = df[df['description'].notnull() & df['description'].str.contains('Python')]

问题：CSV 文件路径错误

原因：文件路径不正确或文件不存在。

解决方法：确保文件路径正确，并且文件存在。

import os

if os.path.exists('data.csv'):
    df = pd.read_csv('data.csv')
else:
    print("文件不存在")

通过以上方法，你可以有效地从 CSV 文件中提取特定文本，并解决常见的读取和处理问题。