如下图，遍历每行数据，提取出省份或自治区，如甘肃省或新疆自治区；提取出市或自治州，如兰州市或昌吉自治州；提取出县或区，如木兰县或城关区。根据“省”、“市”、“县”等关键字在字符串中的位置进行提取，如甘肃省兰州市城关区，“省”、“市”和“区”分别为第3、6和9个字符，则第1-3个字符为省份，第4-6个字符为市，第7-9个字符为区。提取的数据添加在原数据后面，列名为“省(自治区)”、“市(自治州)”和“县(区)”。添加代码注释。
图1.原始数据
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/提取省市县.xlsx。用pandas导入第1个工作表中的数据，只导入第1列"籍贯"数据，引擎为"openpyxl"。遍历每行数据，提取出省份或自治区，如甘肃省或新疆自治区；提取出市或自治州，如兰州市或昌吉自治州；提取出县或区，如木兰县或城关区。根据“省”、“市”、“县”等关键字在字符串中的位置进行提取，如甘肃省兰州市城关区，“省”、“市”和“区”分别为第3、6和9个字符，则第1-3个字符为省份，第4-6个字符为市，第7-9个字符为区。提取的数据添加在原数据后面，列名为“省(自治区)”、“市(自治州)”和“县(区)”。添加代码注释。”
显示结果如下：
为了完成这个任务，我们可以按照以下步骤来编写代码：
使用pandas库读取Excel文件。选择第1个工作表。提取第1列"籍贯"数据。遍历每行数据，按照关键字位置提取省份、市、县信息。将提取出的信息添加到原数据后面，并添加相应的列名。下面是完整的Python代码实现，包括注释：
import pandas as pd# 设定文件路径file_path = 'D:/Samples/提取省市县.xlsx'# 使用pandas读取Excel文件，引擎为'openpyxl'，并只选择第1个工作表df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=0, engine='openpyxl', usecols=[0])# 给第1列"籍贯"设置列名df.columns = ['籍贯']# 初始化空列表，用于存储提取出的省份、市、县信息provinces = []cities = []counties = []# 遍历每行数据for index, row in df.iterrows(): origin = row['籍贯'] # 假设籍贯的格式为“省(自治区)市(自治州)县(区)”，并且“省”、“市”、“县”等关键字位置固定 # 根据实际数据格式，这里可能需要调整 if len(origin) >= 9: province = origin[0:3] city = origin[3:6] county = origin[6:9] else: # 如果籍贯字符串长度不够，可以设置为空或者进行其他处理 province = '' city = '' county = '' # 将提取出的信息添加到列表中 provinces.append(province) cities.append(city) counties.append(county)# 将提取出的省份、市、县信息添加到原数据后面df['省(自治区)'] = provincesdf['市(自治州)'] = citiesdf['县(区)'] = counties# 显示结果print(df)# 如果需要，可以将结果保存回Excel文件# df.to_excel('D:/Samples/提取省市县_处理结果.xlsx', index=False)这段代码首先导入了pandas库，然后读取了指定路径的Excel文件，并选择了第1个工作表。接着，代码只提取了第1列"籍贯"的数据，并遍历了每一行，根据字符串中关键字的位置提取了省份、市、县的信息。最后，这些信息被添加到了原数据后面，并打印出来供检查。如果需要，可以将处理后的数据保存回一个新的Excel文件。
请注意，此代码假设了籍贯的格式是“省(自治区)市(自治州)县(区)”，并且“省”、“市”、“县”等关键字分别位于第3、6和9个字符的位置。如果实际数据格式与此不同，你可能需要调整代码中的字符串切片部分来适应实际的数据格式。
Python运行结果
图2.Python运行结果
