[英]Extracting Datafram columns using regular expression from a big text file using python or R
[英]Extracting a List from Text using Regular Expression in Python
我希望从以下字符串中提取元组列表:
text='''Consumer Price Index:
+0.2% in Sep 2020
Unemployment Rate:
+7.9% in Sep 2020
Producer Price Index:
+0.4% in Sep 2020
Employment Cost Index:
+0.5% in 2nd Qtr of 2020
Productivity:
+10.1% in 2nd Qtr of 2020
Import Price Index:
+0.3% in Sep 2020
Export Price Index:
+0.6% in Sep 2020'''
我在这个过程中使用了“import re”。
输出应该类似于:[('Consumer Price Index', '+0.2%', 'Sep 2020'), ...]
我想使用产生上述输出的 re.findall 函数,到目前为止我有这个:
re.findall(r"(:\Z)\s+(%\Z+)(\Ain )", text)
我在哪里识别':'之前的字符,然后是'%'之前的字符,然后是'in'之后的字符。
我真的只是不知道如何继续。 任何帮助,将不胜感激。 谢谢!
您可以使用
re.findall(r'(\S.*):\n\s*(\+?\d[\d.]*%)\s+in\s+(.*)', text)
# => [('Consumer Price Index', '+0.2%', 'Sep 2020'), ('Unemployment Rate', '+7.9%', 'Sep 2020'), ('Producer Price Index', '+0.4%', 'Sep 2020'), ('Employment Cost Index', '+0.5%', '2nd Qtr of 2020'), ('Productivity', '+10.1%', '2nd Qtr of 2020'), ('Import Price Index', '+0.3%', 'Sep 2020'), ('Export Price Index', '+0.6%', 'Sep 2020')]
细节
(\\S.*)
- 第 1 组:非空白字符后跟尽可能多的除换行符以外的零个或多个字符:
- 一个冒号\\n
- 换行\\s*
- 0 个或多个空格(\\+?\\d[\\d.]*%)
- 第 2 组:可选+
、一个数字、零个或多个数字/点和一个%
\\s+in\\s+
- in
包围1+空格(.*)
- 第 3 组:尽可能多的除换行符以外的零个或多个字符正则表达式不是解决这个问题的好方法。 它变得难以阅读和维护得非常快。 使用 python 字符串函数可以更简洁:
list_of_lines = [
line.strip() # remove trailing and leading whitespace
for line in text.split("\n") # split up the text into lines
if line # filter out the empty lines
]
list_of_lines
现在是:
['Consumer Price Index:', '+0.2% in Sep 2020', 'Unemployment Rate:', '+7.9% in Sep 2020', 'Producer Price Index:', '+0.4% in Sep 2020', 'Employment Cost Index:', '+0.5% in 2nd Qtr of 2020', 'Productivity:', '+10.1% in 2nd Qtr of 2020', 'Import Price Index:', '+0.3% in Sep 2020', 'Export Price Index:', '+0.6% in Sep 2020']
现在我们要做的就是从这个列表的元素对构建元组。
def pairwise(iterable):
"s -> (s0, s1), (s2, s3), (s4, s5), ..."
a = iter(iterable)
return zip(a, a)
(从这里)
现在我们可以得到我们想要的输出:
print(pairwise(list_of_lines))
[('Consumer Price Index:', '+0.2% in Sep 2020'), ('Unemployment Rate:', '+7.9% in Sep 2020'), ('Producer Price Index:', '+0.4% in Sep 2020'), ('Employment Cost Index:', '+0.5% in 2nd Qtr of 2020'), ('Productivity:', '+10.1% in 2nd Qtr of 2020'), ('Import Price Index:', '+0.3% in Sep 2020'), ('Export Price Index:', '+0.6% in Sep 2020')]
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