如何解决Python:从字符串中提取唯一的句子并将它们放在用 ;
下午的 Stackoverflowers,
我遇到了一些提取/的挑战,因为我正在尝试为一些用户准备数据。 我被告知,在 SQL 中很难做到,因为没有明确的模式,我在 python 中尝试了一些东西,但没有成功(因为我还在学习 python)。
问题陈述:
我的 SQL 查询输出是 excel 或文本文件(取决于我发布它的方式,但可以同时进行)。我有一个字段(excel 或文本文件中的第四列),其中包含一个或多个拒绝原因(参见下面的示例),用逗号分隔。同时,在错误中使用逗号(有时)。
未做任何修改的字段示例
INVOICE_CREATION_FAILED[无效地址信息:公司名称,有限公司:Blueberry Street 10+City++09301+SK|SK000001111|BLD 在第 1 行,发票上的公司 ID 与系统中为代码注册的公司 ID 不匹配: [AL12345678901]|ABC1D|DL0000001 在第 2 行,采购订单不正确:VTB2R|ADLAVA9 在第 1 行 ]
期望的输出:
无效的地址信息;发票上的公司 ID 与系统中为代码注册的公司 ID 不匹配;错误的采购订单
Python 代码:
import pandas
excel_data_df = pandas.read_excel('rejections.xlsx')
# print whole sheet data
print(excel_data_df['Invoice_Issues'].tolist())
excel_data_df['Invoice_Issues'].split(":",1)
输出:
INVOICE_CREATION_FAILED[Invalid Address information:
我尝试过拆分字符串,但无法正常工作。它删除冒号后的所有内容,这是可以接受的,因为它是这样编码的,但是,我需要修剪不必要的数据字符串并只保留每行所需的输出。 我将非常感谢任何关于如何修剪输出的代码建议,我只会从该字符串中提取所需的内容 - 如果子字符串可用。
在 excel 中,我通常会使用错误列表以及带有 FIND 和 MATCH 的嵌套 IF 函数。但我不知道如何在 Python 中做到这一点...
非常感谢,
格雷格
解决方法
这不是最快的方法,但在 Python 中,速度很少是最重要的。
在这里,我们手动创建错误字典以及您希望它们映射到的内容,然后我们遍历 Invoice_Issues 中的值,并使用字典查看该键是否存在。
import pandas
# create a standard dataframe with some errors
excel_data_df = pandas.DataFrame({
'Invoice_Issues': [
'INVOICE_CREATION_FAILED[Invalid Address information: Company Name,Limited: Blueberry Street 10+City++09301+SK|SK000001111|BLD at line 1,Company Id on the Invoice does not match with the Company Id registered for the Code in System: [AL12345678901]|ABC1D|DL0000001 at line 2,Incorrect Purchase order: VTB2R|ADLAVA9 at line 1 ]']
})
# build a dictionary
# (just like "words" to their "meanings",this maps
# "error keys" to their "error descriptions".
errors_dictionary = {
'E01': 'Invalid Address information','E02': 'Incorrect Purchase order','E03': 'Invalid VAT ID',# ....
'E39': 'No tax line available'
}
def extract_errors(invoice_issue):
# using the entry in the Invoice_Issues column,# then loop over the dictionary to see if this error is in there.
# If so,add it to the list_of_errors.
list_of_errors = []
for error_number,error_description in errors_dictionary.items():
if error_description in invoice_issue:
list_of_errors.append(error_description)
return ';'.join(list_of_errors)
# print whole sheet data
print(excel_data_df['Invoice_Issues'].tolist())
# for every row in the Invoice_Isses column,run the extract_errors function,and store the value in the 'Errors' column.
excel_data_df['Errors'] = excel_data_df['Invoice_Issues'].apply(extract_errors)
# display the dataframe with the extracted errors
print(excel_data_df.to_string())
excel_data_df.to_excel('extracted_errors.xlsx)
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