如何读取多个.txt文件,这些文件带有一些缺少的标题和不需要的列

时间:2019-08-30 20:19:31

标签: python pandas csv

我正在尝试阅读大约2000个.txt文件,这些文件并非都具有相同的列。我只想在所有文件中选择通用标头,然后将它们保存到csv文件中,以上传到MySQL数据库中。 我需要解析这些文件以选择仅我需要的列的帮助。我只需要以下几列:代码,startDate,startTime,endDate,endTime,s,数字。 在startDate和endDate之后有时间列,这些时间列在文件中没有标题。我刚刚将它们命名为“ startTime”和“ endTime”

作为说明

file1示例:


code                         startDate        endDate          s   number
-------------------------------------- ------------------- ------------------- - ----------
4000                                   23-04-2010 00:00:00 23-04-2010 00:14:59 E          1
4001                                   23-04-2010 00:00:00 23-04-2010 00:14:59 E          0
4002                                   23-04-2010 00:00:00 23-04-2010 00:14:59 E          0
4003                                   23-04-2010 00:00:00 23-04-2010 00:14:59 E         0

file2示例:

code                         lineNum                         startDate        endDate          s   number id description
-------------------------------------- -------------------------------------- ------------------- ------------------- - ---------- ------------------ ----------------------------------------------------------------------------------------------------
3000                                   2111201                                31-10-2010 05:45:00 31-10-2010 05:59:59 E          9                311 CAPITAL
3000                                   2111201                                31-10-2010 05:45:00 31-10-2010 05:59:59 E          4               1411 USUARIO FRECUENTE
3000                                   2111201                                31-10-2010 05:45:00 31-10-2010 05:59:59 E          1               7071 FUNCIONARIO
3000
file_list = [file1, file2,...]

datalist = []
for file in file_list[]:
    with open(file,'r') as f:
        reader = f.readlines()
        for line in reader:
            #use regex to search for only rows with text and numbers
            if re.search(r'[0-9a-zA-Z]', line):
                datalist.append(line.strip().split())
    header = datalist[0]
    try:
        repeatingHeaderIndx = datalist[1:].index(header) + 1
        #remove repeating header from data using index  
        datalist.pop(repeatingHeaderIndx)
    except:
        pass      
df = pd.DataFrame(datalist[1:])

当我检查完整的数据框时,它得到的列超出了我要求的列数,因为每个文件中的列数可能不同。

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您可以修改正则表达式,使其仅与包含任一列名称的行匹配-

obj = re.compile(r'\b(code|startDate|startTime|endDate|endTime|s|number)\b')
with open('words.txt', 'r') as reader:
   for line in reader:
       match = obj.findall(line)
       datalist.append(match)

因此您的代码应类似于-

file_list = [file1, file2,...]
obj = re.compile(r'\b(code|startDate|startTime|endDate|endTime|s|number)\b')

datalist = []
for file in file_list[]:
    with open(file,'r') as f:
        reader = f.readlines()
        for line in reader:
            match = obj.findall(line)
            if match:
                datalist.append(match)
header = datalist[0]
try:
    repeatingHeaderIndx = datalist[1:].index(header) + 1
    #remove repeating header from data using index  
    datalist.pop(repeatingHeaderIndx)
except:
    pass      
df = pd.DataFrame(datalist[1:])