PYTHON:提取非英语单词并在dataframe上迭代

Python是一种高级编程语言，它具有简单易读的语法和丰富的库支持，适用于多种开发场景。下面是对提取非英语单词并在DataFrame上迭代的完善和全面的答案：

在Python中，可以使用正则表达式库re来提取非英语单词。首先，需要导入re库：

import re

接下来，假设我们有一个包含文本数据的DataFrame，名为df，其中有一个列名为"text"，我们想要提取该列中的非英语单词。可以使用re库的findall函数来匹配非英语单词的正则表达式模式，然后使用apply函数在DataFrame的每一行上进行迭代。

def extract_non_english_words(row):
    pattern = r'[^\u0000-\u007F]+'  # 匹配非英语字符的正则表达式模式
    text = row['text']
    non_english_words = re.findall(pattern, text)
    return non_english_words

df['non_english_words'] = df.apply(extract_non_english_words, axis=1)

上述代码中，extract_non_english_words函数定义了提取非英语单词的逻辑。在该函数中，我们使用了正则表达式模式[r'[^\u0000-\u007F]+']来匹配非英语字符。然后，我们在DataFrame的每一行上调用该函数，并将提取到的非英语单词存储在新的列"non_english_words"中。

这样，我们就成功地提取了非英语单词，并将其存储在DataFrame中的新列中。

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