从OpenOffice中的某个单词拆分文本

Question

我在A栏中有以下文字：

<p>De Buddha Lounge Zenju loungeset uit de new kubu wicker Zenju loungeset collectie in de kleurstelling new kubu wicker met zandkleurige kussens. Deze loungeset wordt compleet geleverd inclusief zandkleurige zit- en rugkussens. De Zenju loungeset bestaat uit twee bank elementen van 155x85xH64 cm, een Hoekelement van 85x85xH64 cm en een lounge hocker van 73x73xH40 cm. De totale afmeting van de set is 240x240 cm.</p><p><strong>Details:</strong><br />- Loungeset: 240x240<br />- Sofa L/R:155x85xH64<br />- Hoek: 85x85xH64<br />- Tafel: 73x73xH40</p>

我的需要是完全按以下方式拆分文本：

<p><strong>Details:

这样到目前为止所有文本都在B列中，如下所示：

<p>De Buddha Lounge Zenju loungeset uit de new kubu wicker Zenju loungeset collectie in de kleurstelling new kubu wicker met zandkleurige kussens. Deze loungeset wordt compleet geleverd inclusief zandkleurige zit- en rugkussens. De Zenju loungeset bestaat uit twee bank elementen van 155x85xH64 cm, een Hoekelement van 85x85xH64 cm en een lounge hocker van 73x73xH40 cm. De totale afmeting van de set is 240x240 cm.</p>

我们有一个具有这种格式的列表，需要拆分所有列。

Answer 1

假设您的数据从列B1的{​​{1}}单元格开始。在B单元格中输入以下公式。

C1

Answer 2

为方便起见，请将其放在单元格D1中：

=RIGHT(A1; LEN(A1)-SEARCH(D$1;A1)-LEN(D$1)+1)

然后使用此公式，其中文本在单元格A1中：

</strong><br />- Loungeset: 240x240<br />- Sofa L/R:155x85xH64<br />- Hoek: 85x85xH64<br />- Tafel: 73x73xH40</p>

结果：

=LEFT(A1, SEARCH("<p><strong>Details:",A1)-1)

文档：

• https://wiki.openoffice.org/wiki/Documentation/How_Tos/Calc:_RIGHT_function
• https://wiki.openoffice.org/wiki/Documentation/How_Tos/Calc:_SEARCH_function

修改：

要获取之前的文字：

<p>De Buddha Lounge Zenju loungeset uit de new kubu wicker Zenju loungeset collectie in de kleurstelling new kubu wicker met zandkleurige kussens. Deze loungeset wordt compleet geleverd inclusief zandkleurige zit- en rugkussens. De Zenju loungeset bestaat uit twee bank elementen van 155x85xH64 cm, een Hoekelement van 85x85xH64 cm en een lounge hocker van 73x73xH40 cm. De totale afmeting van de set is 240x240 cm.</p>

结果：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('lala.csv')
print (df)

luminosities = df.luminosity
times = df.time

luminosity_max= max(luminosities)
time_min = min(times)

def h(time,k):
    result = luminosity_max*(max(time-time_min,5)/k)**(-5./3.)
    if np.isnan(result):
        result = luminosity_max
    return result

def LS(k):
    return sum([(luminosity-h(time,k))**2 for (luminosity,time) in zip(luminosities,times)])

for k in range(10,110,10):
    print (k, LS(k))

Answer 3

请选择要截断的单元格，转到编辑＆gt;找到＆amp;替换...，并在Search for下输入：

<p><strong>Details:(.*)

将Replace with留空，但在More Options检查Current selection only和Regular expressions下，然后Replace All。

这会删除剩余的＆＃39;因此，您可能希望处理副本（例如，只需将ColumnA复制到ColumnB并继续处理）。