python正则匹配aaaa_0224.xlsx

你可以使用Python中的正则表达式来匹配文件名 "aaaa_0224.xlsx"。下面是一个例子：

import re

filename = "aaaa_0224.xlsx"
pattern = r"^(\w+)_\d{4}\.xlsx$"

match = re.match(pattern, filename)

if match:
    matched_text = match.group(0)
    print("匹配成功:", matched_text)
else:
    print("未匹配到文件名")

这个例子中，我们使用了正则表达式 `^(\w+)_\d{4}\.xlsx$` 来匹配文件名。它的含义是：

- `^` 表示匹配字符串的开头
- `(\w+)` 表示匹配一个或多个字母、数字或下划线，这个部分会被捕获为第一个组
- `_` 表示匹配下划线
- `\d{4}` 表示匹配四位数字
- `\.xlsx` 表示匹配后缀为 ".xlsx"
- `$` 表示匹配字符串的结尾

如果文件名符合这个正则表达式，那么匹配成功，可以通过 `match.group(0)` 获取到匹配的文本，即 "aaaa_0224.xlsx"。否则，未匹配到文件名。

你也可以根据具体需求调整正则表达式的模式。

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java 正则匹配 yyyyMMddHHmmssSSS_sss.xlsx

好的，如果你想匹配格式为 yyyyMMddHHmmssSSS_sss.xlsx 的字符串，可以使用如下的正则表达式：

String patternString = "^\\d{17}_\\d{3}\\.xlsx$";

在这个正则表达式中，我们使用了正则表达式元字符 `^` 和 `$` 来匹配字符串的开头和结尾，`\\d{17}` 表示匹配 17 个数字字符（也就是年月日时分秒毫秒的组合），`_\\d{3}\\.xlsx` 表示匹配下划线和 3 个数字字符，以及 `.xlsx` 后缀。

如果你想提取字符串中的时间部分和文件后缀名，可以使用分组捕获的方式：

String patternString = "^(\\d{4})(\\d{2})(\\d{2})(\\d{2})(\\d{2})(\\d{2})(\\d{3})_(\\d{3})\\.xlsx$";
String filename = "20220815160855999_123.xlsx";
Pattern pattern = Pattern.compile(patternString);
Matcher matcher = pattern.matcher(filename);
if (matcher.matches()) {
    int year = Integer.parseInt(matcher.group(1));
    int month = Integer.parseInt(matcher.group(2));
    int day = Integer.parseInt(matcher.group(3));
    int hour = Integer.parseInt(matcher.group(4));
    int minute = Integer.parseInt(matcher.group(5));
    int second = Integer.parseInt(matcher.group(6));
    int millisecond = Integer.parseInt(matcher.group(7));
    int suffix = Integer.parseInt(matcher.group(8));
    System.out.println(String.format("%d-%02d-%02d %02d:%02d:%02d.%03d, suffix=%d", year, month, day, hour, minute, second, millisecond, suffix));
}

在这个示例中，我们使用了分组捕获的方式提取了时间部分和文件后缀名，并将其输出。

注意，在使用正则表达式时，由于斜杠是正则表达式的特殊字符，需要使用转义字符将其转义，例如 `\d` 表示数字字符。此外，`.` 也是正则表达式的特殊字符，需要使用转义字符来匹配真实的点号，例如 `\\.xlsx` 表示匹配 `.xlsx` 后缀。

使用pandas 合并air_data_01.csv与air_data_02.xlsx两个数据

在Python中，我们可以使用Pandas库来合并CSV文件和Excel文件。Pandas提供了一个叫做`merge()`或`concat()`的方法来进行数据的合并操作。这里是一个基本步骤：

1. 首先，确保你已经安装了所需的库，包括pandas和openpyxl（如果air_data_02.xlsx是Excel文件）。可以使用`pip install pandas openpyxl`命令来安装。

2. 导入必要的模块：

import pandas as pd

3. 加载csv文件：

data_01 = pd.read_csv('air_data_01.csv')

4. 加载excel文件。因为Excel文件默认会被读取为DataFrame对象，所以直接加载即可：

if data_02.xlsx.endswith('.xlsx'):
    data_02 = pd.read_excel('air_data_02.xlsx')
else:
    # 如果是其他格式的Excel文件（如.xlsm），可能需要额外指定engine='openpyxl'
    data_02 = pd.read_excel('air_data_02.xlsx', engine='openpyxl')

5. 确定合并的关键列（通常是一些共同标识行的列名），然后合并它们。例如，如果我们有一个名为'id'的列：

merged_data = pd.merge(data_01, data_02, on='id', how='outer') # 或者 inner, left, right

这里的`how`参数可以选择合并方式，有`inner`, `left`, `right`, 和 `outer`四种。

6. 最后，检查合并后的数据：

print(merged_data.head())