Log file to Pandas Dataframe(Pandas Dataframe的日志文件)

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Timeto_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编程学习网！