本文介绍了Pandas Dataframe的日志文件的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我有日志文件,其中有很多行,格式为:
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为漂亮的数据框。我已经试着这样做了,通过在[字符上拆分行,但是我仍然没有得到一个整齐的数据帧。
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()
这是我的打印数据框:
Info 10/08/16 10:56:09.843] In Function CCatalinaPrinter::ItemDescription()]
Info 10/08/16 10:56:09.843] Sending UPC Description Message ]
如何改进才能去掉空格和另一个‘]’字符
谢谢
推荐答案
可以使用read_csv
和分隔符s*[
-空格和[
:
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')
然后按strip
删除]
并转换列Time
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
这篇关于Pandas Dataframe的日志文件的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持!