案例导入
如下图，将采购明细中的“公斤”和”kg”替换为”千克“。添加代码注释。
图1.原始数据表
文心一言提示词
打开百度“文心一言”，输入提示词：“你是pandas专家，文件路径为：D:/Samples/统一列数据的单位.xlsx。用pandas导入第1个工作表中的数据，导入前3行数据，引擎为"openpyxl"。将采购明细中的“公斤”和”kg”替换为”千克“。添加代码注释。”
显示结果如下：
为了完成这个任务，我们首先需要安装pandas和openpyxl库（如果尚未安装的话）。然后，我们可以使用pandas的read_excel函数来读取Excel文件，并指定所需的工作表、行数以及引擎。
以下是实现您要求功能的Python代码：
import pandas as pd# 指定文件路径file_path = 'D:/Samples/统一列数据的单位.xlsx'# 使用pandas的read_excel函数读取第1个工作表（index_col=0假设第一列是索引列）# nrows参数指定读取前3行数据# engine参数设置为"openpyxl"来读取xlsx文件df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=0, nrows=3, engine='openpyxl')# 假设采购明细列名为"采购明细"# 将"采购明细"列中的"公斤"和"kg"替换为"千克"df['采购明细'] = df['采购明细'].str.replace(r'公斤|kg', '千克', regex=True)# 显示修改后的数据print(df)
代码注释已直接添加到代码中。这里，我假设"采购明细"是包含"公斤"和"kg"的列的名称。如果实际的列名不同，请将其替换为正确的列名。
此外，str.replace方法使用了正则表达式（regex=True），这样我们就可以同时替换"公斤"和"kg"。r'公斤|kg'是一个正则表达式，其中|表示逻辑或，所以它会匹配"公斤"或"kg"。
请注意，在运行此代码之前，请确保您已经安装了pandas和openpyxl库。如果尚未安装，您可以使用以下命令安装：
pip install pandas openpyxl
如果"采购明细"列包含混合数据类型（不仅仅是字符串），那么在调用str.replace之前，您可能需要先确保整列是字符串类型，或者使用其他方法来处理非字符串值。如果列中有缺失值或非字符串值，并且您希望在替换之前保留这些值，您可以使用fillna方法来处理缺失值，并使用astype(str)来确保列中所有值都是字符串。
# 确保"采购明细"列中的所有值都是字符串，并处理缺失值df['采购明细'] = df['采购明细'].fillna('').astype(str)# 然后进行替换操作df['采购明细'] = df['采购明细'].str.replace(r'公斤|kg', '千克', regex=True)
Python运行结果
图2.Python运行结果
本合集使用的工具如下：
文心一言：3.5版本
Python编辑器：3.9.0
