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法律研究如何使用 Python 将非结构化数据转换为结构化数据？
非结构化数据是指不遵循任何特定数据模型或格式的数据，它可以以文本、图像、音频和视频等多种形式存在。将非结构化数据转换为结构化数据是数据分析中一项重要的任务，因为结构化数据更容易分析和从中提取见解。Python 提供了各种库和工具来将非结构化数据转换为结构化数据，使其更易于管理和分析。
在本文中，我们将探讨如何使用 Python 将非结构化的生物识别数据转换为结构化格式，以便对数据进行更有意义的分析和解释。
虽然我们可以使用不同的方法来将 Python 中的非结构化数据转换为结构化数据，但在本文中，我们将讨论以下两种方法：
正则表达式 (Regex)：此方法涉及使用正则表达式从非结构化文本中提取结构化数据。可以定义正则表达式模式以匹配非结构化文本中的特定模式并提取相关信息。
数据整理库：可以使用 pandas 等数据整理库将非结构化数据清理并转换为结构化格式。这些库提供执行数据清理、规范化和转换等操作的函数。
使用正则表达式
请考虑以下代码。
示例
import re import pandas as pd # sample unstructured text data text_data = """ Employee ID: 1234 Name: John Doe Department: Sales Punch Time: 8:30 AM Employee ID: 2345 Name: Jane Smith Department: Marketing Punch Time: 9:00 AM """ # define regular expression patterns to extract data id_pattern = re.compile(r'Employee ID: (\d+)') name_pattern = re.compile(r'Name: (.+)') dept_pattern = re.compile(r'Department: (.+)') time_pattern = re.compile(r'Punch Time: (.+)') # create empty lists to store extracted data ids = [] names = [] depts = [] times = [] # iterate through each line of the text data for line in text_data.split('\n'): # check if the line matches any of the regular expression patterns if id_pattern.match(line): ids.append(id_pattern.match(line).group(1)) elif name_pattern.match(line): names.append(name_pattern.match(line).group(1)) elif dept_pattern.match(line): depts.append(dept_pattern.match(line).group(1)) elif time_pattern.match(line): times.append(time_pattern.match(line).group(1)) # create a dataframe using the extracted data data = {'Employee ID': ids, 'Name': names, 'Department': depts, 'Punch Time': times} df = pd.DataFrame(data) # print the dataframe print(df)
解释
首先，我们将非结构化文本数据定义为多行字符串。
接下来，我们定义正则表达式模式以从文本中提取相关数据。为此，我们使用 Python 中的 re 模块。
我们创建空列表来存储提取的数据。
我们遍历文本数据的每一行，并检查它是否与任何正则表达式模式匹配。如果匹配，我们将提取相关数据并将其添加到相应的列表中。
最后，我们使用提取的数据创建一个 Pandas 数据框并打印它。
输出
Employee ID Name Department Punch Time 0 1234 John Doe Sales 8:30 AM 1 2345 Jane Smith Marketing 9:00 AM
使用 Pandas 库
假设我们有如下所示的非结构化数据。
employee_id,date,time,type 1001,2022-01-01,09:01:22,Punch-In 1001,2022-01-01,12:35:10,Punch-Out 1002,2022-01-01,08:58:30,Punch-In 1002,2022-01-01,17:03:45,Punch-Out 1001,2022-01-02,09:12:43,Punch-In 1001,2022-01-02,12:37:22,Punch-Out 1002,2022-01-02,08:55:10,Punch-In 1002,2022-01-02,17:00:15,Punch-Out
示例
import pandas as pd # Load unstructured data unstructured_data = pd.read_csv("unstructured_data.csv") # Extract date and time from the 'date_time' column unstructured_data['date'] = pd.to_datetime(unstructured_data['date_time']).dt.date unstructured_data['time'] = pd.to_datetime(unstructured_data['date_time']).dt.time # Rename 'date_time' column to 'datetime' and drop it unstructured_data = unstructured_data.rename(columns={"date_time": "datetime"}) unstructured_data = unstructured_data.drop(['datetime'], axis=1) # Pivot the table to get 'Punch-In' and 'Punch-Out' time for each employee on each date structured_data = unstructured_data.pivot(index=['employee_id', 'date'], columns='type', values='time').reset_index() # Rename column names structured_data = structured_data.rename(columns={"Punch-In": "punch_in", "Punch-Out": "punch_out"}) # Calculate total hours worked by subtracting 'punch_in' from 'punch_out' structured_data['hours_worked'] = pd.to_datetime(structured_data['punch_out']) - pd.to_datetime(structured_data['punch_in']) # Print the structured data print(structured_data)
输出
type employee_id date punch_in punch_out hours_worked 0 1001 2022-01-01 09:01:22 12:35:10 03:33:48 1 1001 2022-01-02 09:12:43 12:37:22 03:24:39 2 1002 2022-01-01 08:58:30 17:03:45 08:05:15 3 1002 2022-01-02 08:55:10 17:00:15 08:05:05
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结论
总之，非结构化数据可能难以分析和解释。但是，借助 Python 和各种方法（例如正则表达式、文本解析和机器学习技术），可以将非结构化数据转换为结构化数据。
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