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python - 日志文件到 Pandas Dataframe

coder 2023-08-26 原文

我有日志文件，其中有很多行的形式:

LogLevel    [13/10/2015 00:30:00.650]  [Message Text]

我的目标是将日志文件中的每一行转换成一个漂亮的数据框。我已经厌倦了这样做，通过拆分 [ 字符上的行，但是我仍然没有得到一个整洁的数据框。

我的代码:

level = []
time = []
text = []

   with open(filename) as inf:
     for line in inf:
       parts = line.split('[')
         if len(parts) > 1:  
           level = parts[0]
           time = parts[1]
           text = parts[2]
        print (parts[0],parts[1],parts[2])

 s1 = pd.Series({'Level':level, 'Time': time, 'Text':text})
 df = pd.DataFrame(s1).reset_index()

这是我打印的数据框:

Info      10/08/16 10:56:09.843]   In Function CCatalinaPrinter::ItemDescription()]

Info      10/08/16 10:56:09.843]   Sending UPC Description Message ]

我怎样才能改进它以去除空格和其他 ']' 字符

谢谢

最佳答案

您可以使用 read_csv带有分隔符 \s*\[ - 带有 [:

的空格 
import pandas as pd
from pandas.compat import StringIO

temp=u"""LogLevel    [13/10/2015 00:30:00.650]  [Message Text]
LogLevel    [13/10/2015 00:30:00.650]  [Message Text]
LogLevel    [13/10/2015 00:30:00.650]  [Message Text]
LogLevel    [13/10/2015 00:30:00.650]  [Message Text]"""
#after testing replace StringIO(temp) to filename
df = pd.read_csv(StringIO(temp), sep="\s*\[", names=['Level','Time','Text'], engine='python')

然后通过strip删除]并转换 Time 列 to_datetime :

df.Time = pd.to_datetime(df.Time.str.strip(']'), format='%d/%m/%Y %H:%M:%S.%f')
df.Text = df.Text.str.strip(']')

print (df)
      Level                    Time          Text
0  LogLevel 2015-10-13 00:30:00.650  Message Text
1  LogLevel 2015-10-13 00:30:00.650  Message Text
2  LogLevel 2015-10-13 00:30:00.650  Message Text
3  LogLevel 2015-10-13 00:30:00.650  Message Text

print (df.dtypes)
Level            object
Time     datetime64[ns]
Text             object
dtype: object

关于python - 日志文件到 Pandas Dataframe，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40305122/

DataframepythoncodeTextpandaspython-3.xdata-analysis

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