请告诉我下面的代码错在什么地方：import pandas as pd # 读取txt文件 with open('data.txt', 'r') as f: text = f.read() # 将文本按行分割成列表 lines = text.split('\n') # 定义函数，用于从文本中提取子字符串 def extract_substring(text, start_str, end_str): start_index = text.find(start_str) + len(start_str) end_index = text.find(end_str, start_index) return text[start_index:end_index] # 创建空的DataFrame对象，用于保存结果 df = pd.DataFrame(columns=['Client IP', 'Sender', 'Subject', 'Rcpt', 'Policy ID']) # 循环遍历每一行数据，提取所需的子字符串，并将结果添加到DataFrame中 for line in lines: client_ip = extract_substring(line, 'ClientIp', 'FreeIP').strip() sender = extract_substring(line, 'Sender:', 'SenderEmail:').strip() subject = extract_substring(line, 'subject:', 'SubjectCnt:').strip() rcpt = extract_substring(line, 'Rcpt:', 'RcptHandle:').strip() cnt_rule_name = extract_substring(line, 'CntRuleName:', 'AttachCnt').strip() policy_id = extract_substring(cnt_rule_name, '', 'PolicyID').strip() df = df.append({'Client IP': client_ip, 'Sender': sender, 'Subject': subject, 'Rcpt': rcpt, 'Policy ID': policy_id}, ignore_index=True) # 将结果保存到Excel文件中 df.to_excel('result.xlsx', index=False)

代码中的 extract_substring 函数的实现有问题，因为它只能提取一行文本中的 start_str 和 end_str 之间的子字符串。但是，有些字段可能会跨越多行，例如 subject 字段。因此，需要修改 extract_substring 函数的实现，使其能够正确地提取跨行的字段。可以使用正则表达式来实现这一点。

相关问题

import pandas as pd import re # 读取csv文件 df = pd.read_csv(open('../data/评论.csv'))

你的代码存在语法错误，正确的写法应该是：

import pandas as pd 
import re 

# 读取csv文件 
df = pd.read_csv('../data/评论.csv')

在导入模块时，每个模块应该单独占一行。另外，`open()`函数在读取csv文件时不是必须的，`pd.read_csv()`函数可以直接传入文件路径进行读取。

# import pandas as pd # import matplotlib.pyplot as plt # from PIL import Image # import io # # 读取.parquet文件 # # df = pd.read_parquet('../points/wrq_cameratest/training_camera_image_10526338824408452410_5714_660_5734_660.parquet') # # # 获取图像数据列 # image_column = '[CameraImageComponent].image' # i=0 # # 遍历每行数据 # for index, row in df.iterrows(): # # 读取图像数据 # if i<1: # image_data = row[image_column] # # # 创建BytesIO对象 # image_stream = io.BytesIO(image_data) # # # 打开图像 # image = Image.open(image_stream) # # # 显示图像 # plt.imshow(image) # plt.axis('off') # plt.show() # print(df) # print("##") # i=i+1 # else: # exit() # import os import tensorflow.compat.v1 as tf import math import numpy as np import itertools tf.enable_eager_execution() from waymo_open_dataset.utils import range_image_utils from waymo_open_dataset.utils import transform_utils from waymo_open_dataset.utils import frame_utils from waymo_open_dataset import dataset_pb2 as open_dataset FILENAME = '../tools/frames' dataset = tf.data.TFRecordDataset(FILENAME, compression_type='') for data in dataset: frame = open_dataset.Frame() frame.ParseFromString(bytearray(data.numpy())) break (range_images, camera_projections, _, range_image_top_pose) = frame_utils.parse_range_image_and_camera_projection( frame) print('_____________________') print(frame.context)

这段代码的作用是读取 Waymo 开放数据集（Waymo Open Dataset）中的 .tfrecord 文件，并解析其中的帧数据。代码首先导入了所需的库，并指定了待读取的文件路径 FILENAME。然后使用 tf.data.TFRecordDataset 函数读取 .tfrecord 文件，并循环遍历其中的数据。

在每次循环中，代码首先创建一个 open_dataset.Frame() 对象 frame，并使用 frame.ParseFromString() 方法将数据解析为 Frame 对象。接着，代码调用 frame_utils.parse_range_image_and_camera_projection() 函数，将 frame 作为参数传入，解析出 range_images、camera_projections、range_image_top_pose 等数据。

最后，代码打印出 frame.context（上下文信息），并显示了一条分隔线作为输出。