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我有一个包含如下数据的 .txt 文件:
[12.06.17, 13:18:36] Name1: Test test test
[12.06.17, 13:20:20] Name2 ❤️: blabla
[12.06.17, 13:20:44] Name2 ❤️: words words words
words
words
words
[12.06.17, 13:29:03] Name1: more words more words
[12.06.17, 13:38:52] Name3 Surname Nickname: 👍🏼
[12.06.17, 13:40:37] Name1: message?
请注意,消息前可以有多个名称,也可以出现多行消息。在过去的几天里,我已经尝试了很多方法,将数据分成“日期”、“时间”、“名称”、“消息”组。
我能够弄清楚,正则表达式
(.)(\d+\.\d+\.\d+)(,)(\s)(\d+:\d+:\d+)(.)(\s)([^:]+)(:)
能够捕获消息之前的所有内容(参见:https://regex101.com/r/hQlgeM/3)。但我不知道如何添加消息,以便将多行消息分组到上一条消息中。
最后:如果我能够使用正则表达式从 .txt 中捕获每个组,我如何将每个组实际传递到单独的列中。过去三天我一直在查看示例,但我仍然无法弄清楚如何最终构建此数据框。
我尝试使用的代码:
df = pd.read_csv('chat.txt', names = ['raw'])
data = df.iloc[:,0]
re.match(r'\[([^]]+)\] ([^:]+):(.*)', data)
另一个失败的尝试:
input_file = open("chat.txt", "r", encoding='utf-8')
content = input_file.read()
df = pd.DataFrame(content, columns = ['raw'])
df['date'] = df['raw'].str.extract(r'^(.)(\d+\.\d+\.\d+)', expand=True)
df['time'] = df['raw'].str.extract(r'(\s)(\d+:\d+:\d+)', expand=True)
df['name'] = df['raw'].str.extract(r'(\s)([^:]+)(:)', expand=True)
df['message'] = df['raw'].str.extract(r'^(.)(?<=:).*$', expand=True)
df
最佳答案
一个完整的解决方案看起来像
import pandas as pd
import io, re
file_path = 'chat.txt'
rx = re.compile(r'\[(?P<date>\d+(?:\.\d+){2}),\s(?P<time>\d+(?::\d+){2})]\s(?P<name>[^:]+):(?P<message>.*)')
col_list = []
date = time = name = message = ''
with io.open(file_path, "r", encoding = "utf-8", newline="\n") as sr:
for line in sr:
m = rx.match(line)
if m:
col_list.append([date, time, name, message])
date = m.group("date")
time = m.group("time")
name = m.group("name")
message = m.group("message")
else:
if line:
message += line
df = pd.DataFrame(col_list, columns=['date', 'time', 'name', 'message'])
图案细节
\[
- 一个 [
字符(?P<date>\d+(?:\.\d+){2})
- 组“日期”:1 位以上数字,然后重复 .
两次和两位数,\s
- ,
和一个空格(?P<time>\d+(?::\d+){2})
- 组“时间”:1+ 位数字,然后 :
重复两次和两位数]\s
- ]
和一个空格(?P<name>[^:]+)
- 组“名称”::
以外的一个或多个字符:
- 冒号(?P<message>.*)
- 组“消息”:任何 0+ 个字符,尽可能多,直到行尾。那么,逻辑如下:
message
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!