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如何使用 Pandas 从 Excel 文件列中提取时间数据?

原文:https://www.geesforgeks.org/如何使用 pandas 从 excel 文件中提取时间数据/

先决条件:Python 中的正则表达式

在这些文章中,我们将讨论如何使用 Pandas 从 Excel 文件列中提取时间数据。假设我们的 Excel 文件如下图所示,那么我们必须从 Excel 工作表列中提取时间,并将其存储到一个新的数据框列中。

查看 Excel 文件点击此处

进场:

  • 导入所需的模块。
  • 从 Excel 文件导入数据。
  • 为存储提取的时间制作一个额外的列。
  • 设置索引以搜索提取列。
  • 定义时间格式的模式(时:分:秒)。
  • 搜索时间并分配给数据框中的相应列。

让我们看看分步实施:

第一步:导入所需模块,从 Excel 文件中读取数据。

蟒蛇 3

# importing required module
import pandas as pd;
import re;

# Read excel file and store in to DataFrame
data = pd.read_excel("time_sample_data.xlsx");

print("Original DataFrame")
data

输出:

步骤 2: 制作一个额外的列来存储时间数据。

蟒蛇 3

# Create column for Time
data['New time'] = None
data

输出:

第三步:设置搜索索引

蟒蛇 3

# set index
index_set = data.columns.get_loc('Description')
index_time = data.columns.get_loc('New time')

print(index_set, index_time)

输出:

1 2

第 4 步:为时间定义正则表达式(正则表达式)。

时间格式的正则表达式:

[0-24]{2}\:[0-60]{2}\:[0-60]{2}.

蟒蛇 3

# define time pattern
time_pattern = r'([0-24]{2}\:[0-60]{2}\:[0-60]{2})'

步骤 5: 搜索时间并分配给数据框中的相应列。

为了在字符串中使用正则表达式搜索时间,我们使用了 re 库的 re.search() 函数。

蟒蛇 3

# searching the entire DataFrame
# with Time pattern
for row in range(0, len(data)):

    time = re.search(time_pattern,
                     data.iat[row,index_set]).group()

    data.iat[row, index_time] = time

print("Final DataFrame")    
data

输出:

完整代码:

蟒蛇 3

# importing required module
import pandas as pd;
import re;

data = pd.read_excel("time_sample_data.xlsx");
print("Original DataFrame")
print(data)

# Create column for Date
data['New time']= None
print(data)

# set index
index_set= data.columns.get_loc('Description')
index_time=data.columns.get_loc('New time')
print(index_set,index_time)

# define the time pattern in HH:MM:SS
time_pattern= r'([0-24]{2}\:[0-60]{2}\:[0-60]{2})'

#searching dataframe with time pattern
for row in range(0, len(data)):
    time= re.search(time_pattern,data.iat[row,index_set]).group()
    data.iat[row,index_time] = time

print("\n Final DataFrame")    
data

输出:

注意:在运行这个程序之前,请确保您已经在 Python 环境中安装了 xlrd 库。



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