使用 Python 从文本（CSV 文件中）提取数据

Question

我正在帮助一个狗救援组织分析他们收到的收养申请。所有申请均通过在线系统提交，每个申请都会获得一个自动生成的表格 ID。然后，这些申请将被分配给不同的志愿者来处理。大多数信息都很简单，我可以使用 pandas 轻松处理。分析的一部分是关于每个应用程序的处理时间。这意味着从申请创建之日（表格状态为“已提交”）到狗被收养（表格状态为“已收养”）。当我导出表单数据时，状态更改和一般注释混合在一个名为“注释（内联）”的标题下。以下是一个应用程序的状态更改/评论的简短示例。文本遵循一些基本模式。一般评论：CURRENT_PERSON（名字）写于日期：文本志愿者变更：CURRENT_PERSON（名字）于 DATE 写入：已将表格分配给 NEW_PERSON（名字）表单状态更改：CURRENT_PERSON（名字）于日期写入：状态已从 CURRENT_STATUS 更改为 NEW_STATUS我是 python 新手（~3mos）。我想到的第一件事是使用 python 和正则表达式来解析文本，提取数据，并将它们分为两组（一组用于一般注释，一组用于状态更改）。这需要一些时间，因为我仍在学习，但似乎是可行的。最终的结果将会是这样的。相同的状态可以被分配多次，所以我需要给他们一个号码。然后我可以将处理时间计算为 Adopted-01 和 Submitted-01 之间的天数。然而，从我到目前为止所了解到的情况来看，使用这种类型的迭代（for 循环）似乎很慢并且不推荐。到目前为止，我大约有 1500 份表格，而且这个数字只会增加。我应该继续使用 python 和 re 吗？还是有更好的方法来获得我所描述的内容？我坚信有一种更好的方法，只是我还不够了解。非常感谢您的建议。更新示例数据位于 CSV 文件中，此处位于 XML 文件中你会在那里找到四个名字：Jenny White、Rose Burk、Kerry James、Henry Woods。我意识到文本 CSV 文件并不像我想象的那么干净。评论或状态更改之间没有空格。尽管存在模式，但并不总是一致（仅名字与全名）。我更新了模式。导出为 CSV 后，您将看到以下内容Henry 于 2020 年 9 月 22 日写道：已将表格分配给 Rose Burk Rose 于 2020 年 9 月 22 日写道：已发送介绍电子邮件。成为Henry 于 2020 年 9 月 22 日写道：已将表格分配给 Rose BurkRose 于 2020 年 9 月 22 日写道：已发送介绍电子邮件。现在我还需要更多地清理数据。谢谢参观。

Answer 1

所以我想出了如何使用正则表达式来根据模式处理注释。

下面的这个可以获取所有不同的日期和所有状态，因为它们都有“更改状态”部分，并且我可以将各个组与旧状态还是新状态进行匹配。

regex = r"(\d{1,2}\/\d{1,2}\/\d{4})\:\sChanged\sStatus\sfrom\s([A-Z][a-z]+(\s[a-z]+)?(\s[A-Z][a-z]+)?)\sto\s([A-Z][a-z]+(\s[a-z]+)?(\s[A-Z][a-z]+)?)"

如果我只关注“领养”，这个就可以获取我需要的日期。

regex = r"(\d{1,2}\/\d{1,2}\/\d{4})\:\sChanged\sStatus\sfrom\s([A-Z][a-z]+(\s[a-z]+)?(\s[A-Z][a-z]+)?)\sto\sAdopted(?!\sElsewhere)

另外，我不需要使用 for 循环。在关注采用日期的特定情况下，我可以使用以下命令将采用日期添加到 Jupyter 笔记本中的数据框中。

df['Adopted']=df['Comments (inline)'].str.extract(r'(\d{1,2}\/\d{1,2}\/\d{4})\:\sChanged\sStatus\sfrom\s[A-Z][a-z]+(\s[a-z]+)?(\s[A-Z][a-z]+)?\sto\sAdopted(?!\sElsewhere)')

这也意味着我可以只使用原始 CSV 文件。