file_df["sql"].str.contains(r"(?i).*?update.*?", regex=True)和file_df["sql"].str.contains(r"(?i)\.*update.*?", regex=True)的区别

这两个正则表达式的区别在于`.`的位置不同。

第一个正则表达式 `r"(?i).*?update.*?"` 中，`.`在`.*?`的后面，表示匹配任意字符（除了换行符）0次或多次，尽可能少地匹配，然后再匹配字符串"update"，大小写不敏感。

第二个正则表达式 `r"(?i)\.*update.*?"` 中，`.`在`\.*`的前面，表示匹配`.`字符0次或多次，然后再匹配字符串"update"，大小写不敏感。

因此，第一个表达式会匹配任意字符（除了换行符）0次或多次，包括`.`字符，然后再匹配字符串"update"。而第二个表达式会匹配以`.`字符开头的字符串中的"update"。

相关问题

import osimport reimport pandas as pd# 正则表达式regex = re.compile(r'^2-.*\.xlsx$')continuation_regex = re.compile(r'^\d+\s.*$') # 这里假设续表的第一列为数字加空格# 读取所有符合条件的xlsx文件files = [f for f in os.listdir('.') if os.path.isfile(f) and regex.match(f)]dfs = []for file in files: df = pd.read_excel(file, sheet_name=None, engine='openpyxl') for sheet_name, sheet_df in df.items(): # 判断续表并添加到之前的表格中 if sheet_df.iloc[0, 0] and continuation_regex.match(str(sheet_df.iloc[0, 0])): dfs[-1] = pd.concat([dfs[-1], sheet_df]) else: dfs.append(sheet_df)# 合并所有表格merged_df = pd.concat(dfs)# 根据城市为键合并所有表格grouped_df = merged_df.groupby('城市').agg(lambda x: x.tolist())# 将所有列表转换为字符串并重新转换为DataFramegrouped_df = grouped_df.applymap(lambda x: ','.join([str(i) for i in x]))grouped_df = pd.DataFrame(grouped_df.to_dict())# 输出结果print(grouped_df) 修改为遍历指定列表

如果想要修改这段代码，使其不再遍历当前文件夹下的xlsx文件，而是遍历指定文件夹下的xlsx文件，可以将os.listdir('.')替换为os.listdir('指定文件夹路径')，例如：

import os
import re
import pandas as pd

# 正则表达式
regex = re.compile(r'^2-.*\.xlsx$')
continuation_regex = re.compile(r'^\d+\s.*$')  # 这里假设续表的第一列为数字加空格

# 指定文件夹路径
folder_path = '指定文件夹路径'

# 读取所有符合条件的xlsx文件
files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f)) and regex.match(f)]
dfs = []

for file in files:
    df = pd.read_excel(file, sheet_name=None, engine='openpyxl')
    for sheet_name, sheet_df in df.items():
        # 判断续表并添加到之前的表格中
        if sheet_df.iloc[0, 0] and continuation_regex.match(str(sheet_df.iloc[0, 0])):
            dfs[-1] = pd.concat([dfs[-1], sheet_df])
        else:
            dfs.append(sheet_df)

# 合并所有表格
merged_df = pd.concat(dfs)

# 根据城市为键合并所有表格
grouped_df = merged_df.groupby('城市').agg(lambda x: x.tolist())

# 将所有列表转换为字符串并重新转换为DataFrame
grouped_df = grouped_df.applymap(lambda x: ','.join([str(i) for i in x]))
grouped_df = pd.DataFrame(grouped_df.to_dict())

# 输出结果
print(grouped_df)

其中，需要将'指定文件夹路径'替换为实际的文件夹路径。

path = 'D:/SMT本部出勤' excel_dir = path excel_paths = [os.path.join(excel_dir, f) for f in os.listdir(excel_dir) if f.endswith('.xls')] dfs = [] for excel_path in excel_paths: df = pd.read_excel(excel_path, engine='openpyxl') df = df.replace({'<a href=': '', '</a>': ''}, regex=True) # 去除超链接标签 dfs.append(df) merged_df = pd.concat(dfs) output_path = r"D:\SMT本部出勤匯總\熱資料.xlsx" merged_df.to_excel(output_path, index=False)，zipfile.BadZipFile: File is not a zip file報這個

这个错误提示 `zipfile.BadZipFile: File is not a zip file` 表示在读取Excel文件时，遇到了一个不是ZIP格式的文件。

根据你提供的代码，这个错误可能是由于以下几个原因之一引起的：

1. `excel_paths` 列表中包含非Excel文件：请确保 `excel_dir` 目录下只包含有效的Excel文件（以 `.xls` 或 `.xlsx` 结尾）。
2. `excel_paths` 列表中包含损坏的ZIP文件：在读取Excel文件时，`pandas` 库使用 `openpyxl` 引擎来处理文件。如果 `excel_paths` 列表中的某个文件实际上是一个损坏的ZIP文件，就会引发这个错误。

建议你检查 `excel_dir` 目录下的文件，并确保只包含有效的Excel文件。如果有任何损坏的ZIP文件，请删除它们或修复它们。确认后，再次运行代码应该可以成功合并Excel文件并保存到指定的输出路径中。