pandas怎么在excel的某一列中多个字符串中提取时间

可以使用pandas的apply方法和正则表达式来实现在Excel某一列中多个字符串中提取时间。具体实现方法如下：

1. 首先，使用pandas的read_excel方法读取Excel文件，并将需要处理的列转换为字符串类型，如下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('filename.xlsx')
df['column_name'] = df['column_name'].astype(str)

2. 接着，使用apply方法和正则表达式来提取时间。正则表达式可以根据具体的时间格式进行调整，如下代码：

import re

def extract_time(row):
    pattern = r'\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}'
    match = re.search(pattern, row['column_name'])
    if match:
        return match.group()
    else:
        return None

df['time_column'] = df.apply(extract_time, axis=1)

3. 最后，将提取出的时间存储在新的列中，如上述代码中的time_column列。

相关问题

python提取excel每行多个关键词并写入最后一列

### 回答1：
可以使用Python的pandas库来读取Excel文件，并使用apply函数遍历每一行，提取关键词并写入最后一列。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 定义提取关键词的函数
def extract_keywords(row):
    # 假设关键词在第1列到第5列
    keywords = []
    for i in range(1, 6):
        keyword = str(row[i]).strip()  # 去除空格
        if keyword:
            keywords.append(keyword)
    return ','.join(keywords)

# 应用函数并写入最后一列
df['关键词'] = df.apply(extract_keywords, axis=1)

# 保存Excel文件
df.to_excel('your_output_file.xlsx', index=False)

注意：需要将代码中的`your_excel_file.xlsx`替换为你的Excel文件名，将`your_output_file.xlsx`替换为你的输出文件名。

### 回答2：
要使用Python提取Excel每行中的多个关键词并将其写入到最后一列，你可以使用openpyxl库来操作Excel文件。首先，你需要安装openpyxl库，使用以下命令进行安装：

pip install openpyxl

接下来，你可以使用以下代码实现这个功能：

import openpyxl

# 打开Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('your_file.xlsx')

# 选择工作表
sheet = workbook.active

# 遍历每一行数据
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):  # 从第二行开始遍历，跳过标题行
    keywords = []  # 存储关键词的列表

    # 提取关键词，假设关键词在前三列
    for i in range(3):
        if row[i]:
            keywords.append(row[i])

    # 将关键词写入到最后一列
    row[-1] = ', '.join(keywords)

# 保存修改后的Excel文件
workbook.save('your_file_modified.xlsx')

在这段代码中，我们首先使用`load_workbook`函数打开Excel文件，然后选择想要操作的工作表。使用`iter_rows`方法遍历每一行数据，`values_only=True`参数表示返回每个单元格的值而不是单元格对象。接下来，在每一行中提取关键词，假设关键词在前三列，存储到一个列表中。然后，使用`join`函数将关键词列表中的关键词拼接成一个字符串，并将其写入到最后一列。最后，使用`save`方法保存修改后的Excel文件。注意，你需要将代码中的文件名`your_file.xlsx`替换为你实际使用的Excel文件名。

### 回答3：
在Python中提取Excel每行中的多个关键词并将其写入最后一列，可以使用openpyxl库来实现。下面是一个简单的实现示例：

import openpyxl

# 打开Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('input.xlsx')
ws = wb.active

# 遍历每一行
for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): # 从第二行开始遍历，values_only参数用于获取单元格的值而非公式
    keywords = []
    for cell_value in row[:-1]: # 遍历每一列（除了最后一列）
        # 处理每个单元格的值，提取关键词并加入到关键词列表中
        # 这里可以根据具体的需求使用字符串处理、正则表达式等方法提取关键词
        # 这里仅作示例，提取包含大写字母的单词作为关键词
        for word in cell_value.split():
            if word.isupper():
                keywords.append(word)
    
    # 将关键词写入最后一列
    keywords_str = ' '.join(keywords) # 将关键词列表拼接为以空格分隔的字符串
    ws.cell(row=row[0].row, column=ws.max_column, value=keywords_str)

# 保存并关闭Excel文件
wb.save('output.xlsx')
wb.close()

上述代码中，我们首先使用openpyxl库打开Excel文件，并获取活动工作表。然后，我们使用`iter_rows`函数遍历每一行，其中`min_row=2`表示从第二行开始遍历，`values_only=True`表示获取单元格的值而不是公式。对于每一行，我们将遍历除了最后一列之外的每一列的值，并做相应的处理来提取关键词，这里仅作为示例提取包含大写字母的单词作为关键词。最后，我们将提取到的关键词拼接为以空格分隔的字符串，并将其写入最后一列。最后，保存并关闭Excel文件。

如何使用Python和Pandas库，从包含多个数据列的Excel文件中提取包含特定关键字组合的行，并保持原始行顺序？

在处理包含大量数据的Excel文件时，我们经常需要根据特定的关键字组合来筛选行，并保持这些行在原始数据中的顺序。Pandas库提供了一种非常有效的方式来实现这一点。以下是一个详细的步骤说明，展示如何利用Python和Pandas来完成这一任务。

参考资源链接：[Python高效提取多列中包含'颈廓清术,中央组(VI组)'的行保持顺序](https://wenku.csdn.net/doc/6401abb9cce7214c316e9446?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要确保安装了Pandas库，如果还没有安装，可以使用pip来安装：

pip install pandas

接着，使用Pandas的`read_excel`函数读取Excel文件，并将数据加载到DataFrame中。这里，我们使用`openpyxl`作为引擎来处理xlsx文件，因为它提供了对.xlsx格式的支持。如果是.xls格式的文件，可以将`engine='openpyxl'`替换为`engine='xlrd'`。

import pandas as pd

# 指定文件路径和文件名
file_path = 'your_excel_file.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')

在筛选包含关键字的行之前，可以定义一个包含所有关键字的列表。这里我们使用两个关键字'颈廓清术'和'中央组(VI组)'，它们需要同时匹配。

# 定义关键字列表
keywords = ['颈廓清术', '中央组(VI组)']

使用Pandas的字符串匹配功能，结合逻辑运算符来找出包含所有关键字的行。可以通过`filter`函数结合正则表达式来实现多列筛选。这里使用`regex=True`来指定进行正则表达式匹配，并使用`all(axis=1)`来确保每行所有指定的列都包含至少一个关键字。

# 应用条件筛选
mask = df.filter(regex=keywords, axis=1).all(axis=1)
filtered_df = df[mask]

最后，将筛选后的DataFrame保存到一个新的Excel文件中。这将保持原始数据的顺序不变，并且只包含那些匹配指定关键字的行。

# 保存结果到新的Excel文件
filtered_df.to_excel('filtered_output.xlsx', index=False)

通过上述步骤，你可以高效地从一个复杂的Excel数据集中提取出包含特定关键字组合的行，并且保持它们在原始数据中的顺序。这种方法比在Excel中手动筛选更加准确和快速，特别适用于数据量大的情况。

参考资源链接：[Python高效提取多列中包含'颈廓清术,中央组(VI组)'的行保持顺序](https://wenku.csdn.net/doc/6401abb9cce7214c316e9446?spm=1055.2569.3001.10343)