同一个数据,从表格中读取后正则表达式匹配结果为空,自行定义匹配结果正常

时间: 2024-03-16 07:47:16 浏览: 23
这个问题可能是因为在读取表格时,数据的类型被自动转换了。例如,有些包含数字的单元格可能被自动转换为整数或浮点数,而不是字符串。这可能会导致正则表达式匹配失败。 要解决这个问题,可以使用`dtype`参数来指定数据类型,将所有数据都转换为字符串类型。例如,以下代码将所有数据都转换为字符串类型: ```python import pandas as pd df = pd.read_excel('example.xlsx', dtype=str) # 使用正则表达式匹配数据 filtered_df = df[df['Name'].str.match(r'^A.*')] # 输出筛选结果 print(filtered_df) ``` 在这个例子中,我们使用了`dtype=str`参数来将所有数据都转换为字符串类型,这样就可以避免类型转换导致的匹配失败问题。 另外,如果你自行定义的正则表达式匹配可以匹配到数据,但是从表格中读取后的正则表达式却匹配不到,可能是因为数据中存在空格或其他不可见字符。可以尝试使用`.strip()`方法去除字符串两端的空格或`.replace()`方法替换不可见字符,以确保正则表达式匹配的准确性。
相关问题

pandas中读取表格怎么判断第2-6行的数据都是数字,有字母空格汉字都报错

可以使用Pandas的`applymap()`方法,结合正则表达式,来判断每个单元格中的内容是否都是数字。具体实现方式如下: ```python import pandas as pd import re df = pd.read_excel('data.xlsx', header=None) # 定义一个正则表达式,匹配不是数字的内容 pattern = re.compile(r'[^\d]+') # 对第2-6行的数据进行判断 is_numeric = df.iloc[1:6].applymap(lambda x: not bool(pattern.search(str(x)))).all().all() if is_numeric: print("第2-6行的数据都是数字") else: print("第2-6行的数据不全是数字") ``` 以上代码中,我们首先使用Pandas的`read_excel()`方法读取表格数据,并将header参数设置为None,以便明确告诉Pandas不要将第一行作为列名。然后,我们使用正则表达式`[^\d]+`来匹配不是数字的内容,`[^...]`表示不匹配括号内的任意一个字符,`\d`表示数字,`+`表示匹配多次。接着,我们使用`applymap()`方法将每个单元格中的内容都转为字符串,并使用`search()`方法来查找是否存在不是数字的内容,如果存在,则返回False,否则返回True。最后,我们使用`all()`方法来判断每一列中是否都是数字,如果是,则返回True,否则返回False。 需要注意的是,该方法只能判断每个单元格中的内容是否都是数字,如果要判断整行或整列中的数据是否都是数字,可以使用`apply()`方法来实现。

import os import sqlite3 from bs4 import BeautifulSoup import re # 指定文件夹路径 folder_path = "C:/Users/test/Desktop/DIDItest" # 正则表达式模式 pattern = r'<body>(.*?)</body>' # 连接数据库 conn = sqlite3.connect('chat_data.db') cursor = conn.cursor() # 添加新的字段 cursor.execute("ALTER TABLE DIDI_talk ADD COLUMN file_name TEXT") # 遍历文件夹中的所有文件 for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: # 读取html文件 file_path = os.path.join(root, file) with open(file_path, "r", encoding="utf-8-sig") as f: html_code = f.read() # 创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(html_code, 'html.parser') # 使用正则表达式匹配<body>标签内的数据 body_data = re.findall(pattern, html_code, re.DOTALL) # 剔除<p>和()</p> body_data = body_data[0].replace("<p>", "").replace("()</p>", "") # # 使用正则表达式提取链接地址 matches2 = re.findall(r'(?:中发言|发送)\s*(.*?)\s*(?:音频 :|图片 :)?(?:\[([^\]]+)\])?', body_data) for match in matches2: # 提取链接地址 file_text = match[1] matches = re.findall(r'"([^"]*)"', file_text) if matches: file_name = matches[0] else: file_name = "No matches found." # 替换字符 file_name = file_name.replace('No matches found.', '') new_data = [file_name] # 更新数据库中新字段的数据 for i, data in enumerate(new_data): cursor.execute("UPDATE DIDI_talk SET file_name = ? WHERE talk_id = ?", (data, i + 1)) # # 处理匹配结果并更新数据库 # for i, match in enumerate(matches): # file_name = matches[0] # new_column_data = new_data[i] # 根据匹配的索引获取对应的新数据 # 提交事务并关闭连接 conn.commit() conn.close() print("---新列数据已添加到数据库中---")

这段代码是一个Python脚本,它的功能是遍历指定文件夹中的HTML文件,提取文件中特定标签内的数据,并将提取的数据更新到SQLite数据库中的一个新字段中。 首先,脚本导入了所需的模块和库,包括`os`、`sqlite3`、`BeautifulSoup`和`re`等。 然后,指定了要遍历的文件夹路径,并定义了一个正则表达式模式用于匹配`<body>`标签内的数据。 接下来,连接到SQLite数据库,并添加一个新的字段到名为"DIDI_talk"的数据表中,使用了`ALTER TABLE`语句。 之后,通过使用`os.walk()`函数遍历文件夹中的所有文件,并使用`open()`函数读取HTML文件内容。 然后,创建了一个BeautifulSoup对象来解析HTML代码。 接着,使用正则表达式匹配`<body>`标签内的数据,并剔除了`<p>`和`()</p>`标签。 然后,使用正则表达式提取链接地址,并将提取到的文件名赋值给变量`file_name`。 接下来,将新的数据存储在列表`new_data`中。 然后,使用循环更新数据库中新字段的数据,通过执行UPDATE语句将提取到的文件名更新到数据库中。 最后,提交事务并关闭数据库连接,并打印出添加新列数据到数据库的提示信息。 请注意,这段代码中的一些部分可能需要根据您的具体需求进行修改,例如文件夹路径、数据库连接和表格名称等。

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