写出Pandas代码。设置5个正则表达式，CSV的第一行根据设定好的正则表达式为条件，进行分列并设置为标题行。从第二行开始的内容到结尾按照空格分割。删除重复内容的整行。保存到CSV

好的，以下是Pandas代码，根据你的需求进行了编写：

import pandas as pd

# 设置正则表达式
regex_list = [r'^[A-Z]{2}\d{3}$', r'^[A-Z]{3}\d{2}$', r'^[A-Z]{2}-[A-Z]{2}$', r'^[A-Z]{2}\d{2}-[A-Z]{2}\d{3}$', r'^\d{3}-\d{2}-\d{4}$']

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('your_file.csv', header=None)

# 使用正则表达式进行分列
header = df.loc[0].str.extract('(' + '|'.join(regex_list) + ')', expand=False)
df.columns = header

# 按照空格分割内容
df = df.iloc[1:].apply(lambda x: x.str.split(expand=True).stack())

# 删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 保存到CSV文件
df.to_csv('your_new_file.csv', index=False)

以上代码将CSV文件进行读取，根据设定好的正则表达式进行分列并设置为标题行，然后按照空格分割内容，删除重复行并保存到新的CSV文件中。

相关问题

写出Pandas代码。标题行通过正则表达式设定3个条件，根据条件为CSV进行分列。正文内容根据空格进行分列。

好的，以下是一个使用Pandas库根据正则表达式将CSV文件按照标题行指定条件和正文内容空格进行分列的Python代码示例：

import re
import pandas as pd

# 设定正则表达式，分别匹配3个条件
regex = re.compile(r'(?P<col1>\w+),(?P<col2>\d+),(?P<col3>\w+)')

# 读取CSV文件并解析标题行
df = pd.read_csv("example.csv", header=0, nrows=0)  # 仅读取标题行
match = regex.match(','.join(df.columns))  # 将标题行合并成字符串，然后进行匹配
if match:
    # 获取每个列名对应的分组值
    col1 = match.group('col1')
    col2 = match.group('col2')
    col3 = match.group('col3')

    # 读取CSV文件中的数据，并按照指定条件进行分列
    df = pd.read_csv("example.csv", sep=r'\s+', usecols=[3], names=["content"], skiprows=1)
    df[[col1, col2, col3]] = df.content.str.split(expand=True)

    # 将分列后的数据保存为新的CSV文件
    df.to_csv("output.csv", index=False, columns=[col1, col2, col3])

在上述代码中，我们首先使用`pd.read_csv`方法读取CSV文件，并设置`header=0`和`nrows=0`参数仅读取标题行。然后，我们将标题行合并成字符串，并使用`re.match`方法匹配这个字符串。如果匹配成功，我们就可以通过`match.group`方法获取每个列名对应的分组值。接着，我们使用`pd.read_csv`方法读取CSV文件中的数据，使用`sep`参数指定分隔符为空格，使用`usecols`参数仅读取第3列，使用`names`参数指定列名为`content`，使用`skiprows`参数跳过标题行。然后，我们使用`str.split`方法将`content`列根据空格进行分列，使用`expand=True`参数将分列后的结果展开为多列，并将这些列添加到原DataFrame对象中。最后，我们使用`df.to_csv`方法将分列后的数据保存为新的CSV文件。

标题行通过正则表达式设定3个条件，根据条件为CSV进行分列。写出pandas代码

好的，以下是一个使用Pandas库根据正则表达式将CSV文件按照标题行指定条件进行分列的Python代码示例：

import re
import pandas as pd

# 设定正则表达式，分别匹配3个条件
regex = re.compile(r'(?P<col1>\w+),(?P<col2>\d+),(?P<col3>\w+)')

# 读取CSV文件并解析标题行
df = pd.read_csv("example.csv", header=0, nrows=0)  # 仅读取标题行
match = regex.match(','.join(df.columns))  # 将标题行合并成字符串，然后进行匹配
if match:
    # 获取每个列名对应的分组值
    col1 = match.group('col1')
    col2 = match.group('col2')
    col3 = match.group('col3')

    # 读取CSV文件中的数据，并按照指定条件进行分列
    df = pd.read_csv("example.csv", usecols=[0, 1, 2], names=[col1, col2, col3], skiprows=1)

    # 将分列后的数据保存为新的CSV文件
    df.to_csv("output.csv", index=False)

在上述代码中，我们首先使用`pd.read_csv`方法读取CSV文件，并设置`header=0`和`nrows=0`参数仅读取标题行。然后，我们将标题行合并成字符串，并使用`re.match`方法匹配这个字符串。如果匹配成功，我们就可以通过`match.group`方法获取每个列名对应的分组值。接着，我们使用`pd.read_csv`方法读取CSV文件中的数据，并通过`usecols`参数和`names`参数按照指定条件进行分列。最后，我们使用`df.to_csv`方法将分列后的数据保存为新的CSV文件。