[‘24350801830400110\n郑群方\n男\n350322197605190510\n混凝土工\n高级工\n福建省益丰建设工程有限\n公司\n2024年03月17日’] 保存道表格代码

这个信息看起来像是个人的工作履历数据，包含姓名、性别、出生日期、职业、技能等级以及工作单位和入职日期。如果要用Python将这样的数据保存到表格（CSV文件）里，你可以使用pandas库，下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 定义字典列表存储个人信息
data = [
    {
        '序号': '24350801830400110',
        '姓名': '郑群方',
        '性别': '男',
        '出生日期': '1976年05月19日',
        '职业': '混凝土工',
        '技能等级': '高级工',
        '工作单位': '福建省益丰建设工程有限公司',
        '入职日期': '2024年03月17日'
    }
]

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame保存为CSV文件
df.to_csv('work_experience.csv', index=False)

这段代码会创建一个名为`work_experience.csv`的CSV文件，内容就是这个人的人事信息。如果你需要将数字转换为特定格式（如身份证号码），可以在创建DataFrame时做相应的处理。

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郑群方 男 350322197605190510 混凝土工 高级工 福建省益丰建设工程有限 公司 用正则 分割保存表格

您提供的信息是一个姓名加个人信息的格式，可以用正则表达式来分隔并保存到表格中。假设我们想要按照 "姓 + 名"、"出生日期"、职业、技能级别和公司等字段分隔，下面是一种简单的正则分割方法：

1. **姓氏和名字**："郑群方" 可以直接提取，不需要正则匹配，直接字符串切分即可。
2. **出生日期**："19760519"，这是一个连续的数字序列，可以用正则表达式 `\d{4}\d{2}\d{2}` 匹配，然后提取出来。
3. **职业**："混凝土工"
4. **技能级别**："高级工"
5. **公司名**："福建省益丰建设工程有限公司"

你可以使用Python的 `re` 模块来进行这样的分割：

import re

data = "郑群方 350322197605190510 混凝土工 高级工 福建省益丰建设工程有限公司"
pattern = r"(\w+)(\s+\d{4}[\d]{2}[\d]{2})(\s+.+?)\s+(\S+?)\s+(\S.*)"

matches = re.findall(pattern, data)
# matches 将是一个列表，包含每个字段的元组

然后你可以将 `matches` 转换为你喜欢的数据结构，如字典或CSV格式，并保存到文件中。例如，转换成CSV：

import csv

with open('output.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['姓名', '出生日期', '职业', '技能级别', '公司'])
    for match in matches:
        writer.writerow(match)

益丰大药房swot分析

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