如何用Pandas读取文本文件的键值对并写入CSV？

针对你提供的日志文件解析需求，这里给出完整的Python实现代码，解决了重复字段、格式不统一等问题：

完整代码 #

import pandas as pd
import re

# 定义固定的前四个字段
fixed_fields = ['Name', 'Date', 'Time', 'Activity']
data = []

with open('Input.log', 'r') as f:
    for line in f:
        line = line.strip()
        # 处理重复的Activity字段（如"Call Activity: Search"）
        line = re.sub(r'Activity: [^|]+?Activity:', 'Activity:', line)
        # 分割字段并去除多余空格
        parts = [part.strip() for part in line.split('|')]
        
        row = {field: '' for field in fixed_fields}
        extra_fields = {}
        
        for part in parts:
            if ': ' in part:
                key, value = part.split(': ', 1)
                # 补全Time的分钟为两位（如16:0 → 16:00）
                if key == 'Time':
                    hour, minute = value.split(':')
                    value = f"{hour}:{minute.ljust(2, '0')}"
                if key in fixed_fields:
                    row[key] = value
                else:
                    extra_fields[key] = value
        
        row.update(extra_fields)
        data.append(row)

# 转换为DataFrame并调整列顺序
df = pd.DataFrame(data)
all_columns = fixed_fields + [col for col in df.columns if col not in fixed_fields]
df = df[all_columns]

# 写入CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

# 打印预览
print(df.to_string(index=False))

关键处理逻辑 #

• 重复Activity字段修复：用正则表达式替换掉多余的前置Activity内容，确保只保留最后一个Activity值
• Time格式统一：将一位数的分钟补全为两位（如16:0转为16:00），匹配标准时间格式
• 动态字段兼容：自动识别日志中除固定四列外的所有额外字段，缺失字段自动填充为空值
• 列顺序控制：保证固定字段始终排在前列，其余字段按首次出现顺序排列

运行代码后，会生成符合要求的output.csv文件，内容结构与你给出的期望输出一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者John Doe