本文介绍如何使用 Python 的 Pandas 库，从 DataFrame 中提取特定行的数据，并将其更新到文本文件中特定标识符（如 "B" 或 "Name2"）后的相应位置。通过使用正则表达式，可以灵活地定位和替换文件中的目标数值，即使这些数值不在固定行上也能准确更新。
步骤详解
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准备工作：导入必要的库
首先，需要导入 pandas 库来处理 DataFrame，以及 re 库来使用正则表达式进行文本匹配和替换。
import pandas as pd import re
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读取数据和定义变量
假设你已经有了一个 Pandas DataFrame df，并且知道要替换的行索引 idx 和要查找的标识符 to_replace。
# 示例 DataFrame data = {'i': ['unit1', 1000, -3000, -2000, 900], 'j': ['unit2', 100, 200, 90, 40], 'k': ['unit3', 84, 60, 195, 209]} df = pd.DataFrame(data) idx = 3 # 要从 DataFrame 中提取的行索引 to_replace = "B" # 要在文件中查找的标识符 input_file = "input_file.txt" #输入文件 output_file = "output_file.txt" #输出文件 -
读取文件内容
打开文本文件，读取其全部内容到一个字符串变量中。
with open(input_file, "r") as f_in: file_string = f_in.read() -
从 DataFrame 中提取数值
使用 df.loc 方法，根据行索引 idx 和列名（"i", "j", "k"）从 DataFrame 中提取要替换的数值。
i, j, k = df.loc[idx, ["i", "j", "k"]]
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使用正则表达式进行替换
这是核心步骤。使用 re.sub 函数，结合正则表达式，在 file_string 中查找匹配的内容，并进行替换。
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正则表达式解释:
- ^: 匹配行的开头。
- ({to_replace}\s.*?): 匹配标识符 to_replace（例如 "B"），后跟任意空白字符 \s，以及任意字符 . 直到下一个模式。使用括号 () 创建一个捕获组，以便在替换时保留这部分内容。? 实现非贪婪匹配，防止跨越多个目标块。
- i = \S+ j = \S+ k = \S+: 匹配 "i = "、"j = " 和 "k = "，以及它们后面的非空白字符 \S+（即数值）。
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替换字符串解释:
- \g: 引用第一个捕获组的内容（即标识符 to_replace 及其前面的部分）。
- f"i = {i} j = {j} k = {k}": 使用 f-string 格式化字符串，将从 DataFrame 中提取的数值插入到替换字符串中。
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re.M 和 re.S 标志:
- re.M (re.MULTILINE): 使 ^ 匹配每行的开头，而不仅仅是字符串的开头。
- re.S (re.DOTALL): 使 . 匹配包括换行符在内的所有字符。
file_string = re.sub( rf"^({to_replace}\s.*?)i = \S+ j = \S+ k = \S+", f"\g<1>i = {i} j = {j} k = {k}", file_string, flags=re.M | re.S, ) -
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将修改后的内容写入文件
打开输出文件，将修改后的 file_string 写入。
with open(output_file, "w") as f_out: f_out.write(file_string)
完整代码示例
import pandas as pd
import re
# 示例 DataFrame
data = {'i': ['unit1', 1000, -3000, -2000, 900],
'j': ['unit2', 100, 200, 90, 40],
'k': ['unit3', 84, 60, 195, 209]}
df = pd.DataFrame(data)
idx = 3 # 要从 DataFrame 中提取的行索引
to_replace = "B" # 要在文件中查找的标识符
input_file = "input_file.txt" #输入文件
output_file = "output_file.txt" #输出文件
# 创建示例输入文件
with open(input_file, "w") as f:
f.write("""A first = 4 | 1_3_5_4 Name1
labelToSkip
i = 1000000 j = -3 k = -15
end
B first = 4 | 9_2_2_4 Name2
labelToSkip
i = 150000 j = -3 k = -20
end
""")
with open(input_file, "r") as f_in:
file_string = f_in.read()
i, j, k = df.loc[idx, ["i", "j", "k"]]
file_string = re.sub(
rf"^({to_replace}\s.*?)i = \S+ j = \S+ k = \S+",
f"\g<1>i = {i} j = {j} k = {k}",
file_string,
flags=re.M | re.S,
)
with open(output_file, "w") as f_out:
f_out.write(file_string)
注意事项
- 正则表达式的准确性： 正则表达式是此方案的关键。请根据实际文件内容的格式，仔细调整正则表达式，确保能够准确匹配到目标内容。
- 备份文件： 在运行脚本之前，务必备份原始文件，以防意外情况发生。
- 错误处理： 建议添加适当的错误处理机制，例如检查文件是否存在、DataFrame 中是否存在指定的行和列等。
- 性能考虑： 对于大型文件，一次性读取整个文件到内存可能效率较低。可以考虑逐行读取文件，并逐行进行匹配和替换。
总结
通过结合 Pandas DataFrame 的数据提取功能和正则表达式的灵活匹配能力，可以高效地实现文本文件中特定数值的更新。这种方法适用于处理结构化的文本数据，并能灵活应对不同格式的文件。请务必根据实际情况调整代码，并注意备份和错误处理。
