如何使用Pandas的sep参数解析含时间信息的日志并拆分字段

解决方案 #

你可以使用支持正向预查的正则表达式作为分隔符，匹配每行最后一个空格作为拆分边界，避免拆分时间内部的空格：
delimiter=r'\s(?=\S+$)'
这个正则表达式的含义是：仅匹配后面仅跟着非空白字符直到行尾的空白字符，刚好能把前面完整的时间字符串、后面的姓名字段拆分。

完整可运行代码

import pandas as pd
ex = ['Time', 'Name']
# 正则匹配最后一个空格作为分隔符
df = pd.read_csv('tmp.log', delimiter=r'\s(?=\S+$)', comment='#', engine='python', names=ex)
print(df)

输出效果

Time    Name
0  Jan 11 17:23:47   JACK
1  FEB 12 12:41:12  EMILIY

如果想让Time列作为索引和你贴的期望输出完全对齐，可以再加一行代码：

df = df.set_index('Time')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者matiii