需求描述：我们日常实际的工作中经常需要把一列数据按中文和 数字或者字母单独拆分出来
导入所需的库：
import pandas as pd定义函数 extract_characters，该函数接受三个参数：file_path（Excel文件路径）、sheet_name（工作表名称）和 column_name（列名）。
def extract_characters(file_path, sheet_name, column_name):
读取Excel文件并将其存储到DataFrame中：
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
创建两个新的列 '中文' 和 '其他字符'，并将它们添加到DataFrame中：
df['中文'] = '' df['其他字符'] = ''
遍历DataFrame的每一行数据：
for index, row in df.iterrows():
获取指定列的值，并将其转换为字符串：
text = str(row[column_name])
初始化两个空字符串变量 chinese 和 other，用于存储中文字符和其他字符：
chinese = '' other = ''
遍历每个字符：
for char in text:
判断当前字符是否为中文字符（Unicode范围为\u4e00到\u9fff）：
if '\u4e00' <= char <= '\u9fff':
如果是中文字符，则将其添加到 chinese 字符串中：
chinese += char如果不是中文字符，则将其添加到 other 字符串中：
other += char将中文字符集合添加到新的 '中文' 列中：
df.at[index, '中文'] = chinese
将其他字符集合添加到新的 '其他字符' 列中：
df.at[index, '其他字符'] = other
返回处理后的DataFrame对象：
return df定义测试示例的文件路径、工作表名称和列名：
file_path = r'测试.xlsx' sheet_name = 'Sheet1' column_name = '店铺销售sku'
调用 extract_characters 函数，并将结果存储在 result_df 中：
result_df = extract_characters(file_path, sheet_name, column_name)
将处理后的DataFrame保存为Excel文件：
result_df.to_excel('result.xlsx', index=False)
完整代码：