在 python 中从文本文件的几个相同结构的块中解析数据答案

【问题标题】：Parse data from several equally structured blocks of a text file in python在 python 中从文本文件的几个相同结构的块中解析数据
【发布时间】：2019-04-28 22:09:57
【问题描述】：

我有一个文本文件，其中包含几个这样的文本块：

Module Resistor_SMD:R_0402_1005Metric (layer B.Cu) (tedit 5B301BBD) (tstamp 5CC0A687)
    (at 120.316179 97.92138 90)
    (descr "Resistor SMD 0402 (1005 Metric), square (rectangular) end terminal, IPC_7351 nominal, (Body size source: http://www.tortai-tech.com/upload/download/2011102023233369053.pdf), generated with kicad-footprint-generator")
    (tags resistor)
    (path /610532D4)
    (attr smd)
    (fp_text reference R59 (at 0 1.17 90) (layer B.SilkS)

我想提取以下内容： 120.316179, 97.92138 90 and R59

并将其存储在某个地方...

然后，我想取出那组订单项，并根据前两个数字的值丢弃一些......它们是 XY 坐标。

然后，将其写入列表。

如何使用正则表达式做到这一点？我正在加载文件并尝试关注 here，但我在添加 pandas 库时迷失了方向。

【问题讨论】：

标签： python regex list dataframe parsing

【解决方案1】：

IMO 你不需要re 来完成这项任务。您可以遍历文件的行，并根据'(at ' 和'fp_text reference' 等信号字符串，填写所有电阻数据的列表，例如：

with open('textfile.txt') as f:
    data = []
    row = []
    for line in f:
        if row:
            if '(fp_text ref' in line.strip():
                row.append(line.strip().split()[2])
                data.append(row)
                row = []
        else:
            if '(at ' in line.strip():
                row = line.strip()[:-1].split()[1:4]

print(data)

# [['120.316179', '97.92138', '90', 'R59']]

如果你想从这个数据中得到一个 pandas 数据框：

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame(data, columns=['x', 'y', 'z', 'R'])
print(df)

#             x         y   z    R                            
# 0  120.316179  97.92138  90  R59

【讨论】：

Woooooorrrrrdddd... 这就是我要说的

【解决方案2】：

This RegEx 可能会帮助您捕获您想要的三个字符串：

([\d]+\.[\d]{5,}|R[0-9]+)

有两个使用|（OR）连接的简单模式：
- 左边的那个 ([\d]+\.[\d]{5,}) 检查你想要的浮点数，浮点部分的边界为 5+，并且
- 右侧的 (R[0-9]+) 具有左侧 R 边界。
您可以随意更改这些边界，然后使用 $1 调用捕获的输出并进行编码。
如有必要，您可以使用 \ 转义语言特定的元字符，例如 .。

【讨论】：

如何保存在 df 中？因为 R9 出现在与 XY 坐标不同的行上
谢谢... re 库仍然让我感到困惑，所以这有帮助！