如何使用Pandas从Excel文件列中提取时间数据？

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先决条件:Python 中的正则表达式

在这些文章中，我们将讨论如何使用 Pandas 从 Excel 文件列中提取时间数据。假设我们的 Excel 文件如下图所示，那么我们必须从 Excel 工作表列中提取时间，并将其存储到一个新的数据框列中。

查看 Excel 文件点击此处。

进场:

• 导入所需的模块。


• 从 Excel 文件导入数据。


• 为存储提取的时间制作一个额外的列。


• 设置索引以搜索提取列。


• 定义时间格式的模式(时:分:秒)。


• 搜索时间并分配给数据框中的相应列。

让我们看看分步实施:

第一步:导入所需模块，从 Excel 文件中读取数据。

Python 3

# importing required module
import pandas as pd;
import re;
# Read excel file and store in to DataFrame
data = pd.read_excel("time_sample_data.xlsx");
print("Original DataFrame")
data


输出:

步骤 2: 制作一个额外的列来存储时间数据。

Python 3

# Create column for Time
data['New time'] = None
data


输出:

第三步:设置搜索索引

Python 3

# set index
index_set = data.columns.get_loc('Description')
index_time = data.columns.get_loc('New time')
print(index_set, index_time)


输出:

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第 4 步:为时间定义正则表达式(正则表达式)。

时间格式的正则表达式:

[0-24]{2}\:[0-60]{2}\:[0-60]{2}.


Python 3

# define time pattern
time_pattern = r'([0-24]{2}\:[0-60]{2}\:[0-60]{2})'


步骤 5: 搜索时间并分配给数据框中的相应列。

为了在字符串中使用正则表达式搜索时间，我们使用了 re 库的 re.search() 函数。

Python 3

# searching the entire DataFrame
# with Time pattern
for row in range(0, len(data)):
    time = re.search(time_pattern,
                     data.iat[row,index_set]).group()
    data.iat[row, index_time] = time
print("Final DataFrame")    
data


输出:

完整代码:

Python 3

# importing required module
import pandas as pd;
import re;
data = pd.read_excel("time_sample_data.xlsx");
print("Original DataFrame")
print(data)
# Create column for Date
data['New time']= None
print(data)
# set index
index_set= data.columns.get_loc('Description')
index_time=data.columns.get_loc('New time')
print(index_set,index_time)
# define the time pattern in HH:MM:SS
time_pattern= r'([0-24]{2}\:[0-60]{2}\:[0-60]{2})'
#searching dataframe with time pattern
for row in range(0, len(data)):
    time= re.search(time_pattern,data.iat[row,index_set]).group()
    data.iat[row,index_time] = time
print("\n Final DataFrame")    
data


输出:

注意:在运行这个程序之前，请确保您已经在 Python 环境中安装了 xlrd 库。