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 14:47:16 浏览: 20
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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