Python自动化小技巧11——excel文件的文字内容筛选
上一期讲述了怎么讲多个excel多sheet表进行批量合并，本次案例就是来讲讲合并之后对数据进行清洗整理的过程，筛掉无用的数据。
这个案例中博主是处理文本，主要是各大平台上的新闻的文字。筛选就是把那些无用的主题的新闻给去掉，我采用的是硬编码规则，即给定几个关键词，文章内容只要出现这个关键词，就把这条新闻删掉。
这和机器学习人工智能的方法当然有很大差距，但是在一些工作情况下当然会用的上，比如领导让你找包含什么什么关键词的新闻，如果用excel查找然后再一条条复制粘贴也太慢了.......这种重复性的劳动应该就让脚本来。
查看数据：
可以看到这个新闻的数据都是文字，我们主要对正文这一列进行筛选。
至于对什么关键词进行筛选，那就是看业务需求了，我这里需要的是金融风险的新闻，所以是对一些广告、政府公告，例如：“”开展xxxx风险排查处置攻坚战专项行动“”这种新闻都要去掉。
定义关键词：
import pandas as pd
name = '合并数据'
df = pd.read_excel('%s.xlsx'%name)
df.drop(df[pd.isna(df['正文'])].index, inplace=True)
key_words= ['提供担保','招聘','到店自提','招标','动画更新','箴言','法律援助','无惧暴雷','跌停板','早报','特卖',
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前几行读取数据，然后对正文这列去个重，然后定义一些关键词列表，我这里关键词有点多.....大家都可以按自己要求来定义。
def check(txt):
for key_word in key_words:
if key_word in txt:
a=False
break
else:
a=True
return a
lis_bool=df['正文'].astype('string').apply(check)
df[lis_bool].to_excel('清洗数据.xlsx',index=False)筛选
然后定义一个函数，循环关键词，若关键词在里面，就返回False，不在就返回True。
用这个函数apply给要处理的列，得到的布尔序列对df进行索引，留下来的就是为True的行，也就是没有关键词的行。
最后进行存储就可以了。
运行之前数据：
运行之后的数据：
可以看到数据明显被筛走了一半，现在剩下的新闻都是没有关键词的。
如果想反过来，只留下存在关键词的新闻，那么就把定义的check函数里面的条件判断的位置里面的a=True和a=False进行调换就行。