1.python读取docx文档概述

1.1 从Word文件获取数据

Word（Microsoft Office Word）是微软公司的一款文字处理软件，在日常工作、学习中常被用于处理或存储文字信息。Word文件有两种扩展名.doc和.docx，其中扩展名.doc为微软专用格式，并未对外完全授权，兼容性低；而扩展名为.docx的文件无论是从文件体积大小、响应速度、兼容性等方面都优于.doc文件。
由于Pandas库中没有提供读取Word文件的功能，这里需要借助第三方库python-docx读取Word文件（扩展名为.docx）中的数据。
python-docx是一个Python中专门用于创建和修改Word（以.docx为后缀名）文件的库，该库中提供了Word文件的全套操作，可以轻松地对Word文件进行读写操作。
如果当前的环境中没有安装过python-docx库，那么需要先通过pip命令安装该库。

pip install python-docx

1.2 python-docx库介绍

python-docx库中主要有一个Document类，Document类的对象表示一个从Word文件加载、类似文件的对象，相当于一个Word文件。不同的Document类的对象对应不同的Word文件，这些对象是独立的，相互之间没有任何影响。
一个Word文件中的内容可能包含段落、标题、表格、样式等几种结构，同样地，Document类的对象包含对应各结构的属性。

paragraphs和tables属性可用于获取Word文件中段落对象和表格对象的列表，其中段落对象是一个Paragraph类的对象，表格对象是一个Tables类的对象。

1. Paragraph类

Paragraph类对象对应Word文件的段落结构。一个Word文件可能由多个段落组成，一旦该文件中输入了一个换行符，就会产生一个新的段落。

2. Table类

Table类对象对应Word文件的表格结构。虽然一个Word文件可能包含多个表格，但每个表格都是由若干个单元格组成，通过单元格的位置即可获取对象的单元格对象。

2.python-docx案例

2.1 基本操作

使用python-docx库读取Word文件的基本步骤

1.创建一个Document类对象
2.通过Document类对象的paragraphs或tables属性获取文件对象的段落对象或表格对象
3.通过段落对象或表格对象中的属性或方法获取文件内容

有一个Word文档，名称为 集合介绍.docx，下面我们将使用python-docx库读取该文件，并提取相关信息。

1.获取段落

代码：

import pandas as pd
import numpy as np

from docx import Document
# 创建Document类的对象
docx = Document('集合介绍.docx')
# 获取段落对象
paragraphs = docx.paragraphs
for i in paragraphs:
    # 使用text属性获取段落中的字符串
    print(i.text)
    print("*"*15)

输出为：

可以看出：每个换行符都代表一个段落

2. 获取表格

代码：

from docx import Document
# 创建Document对象实例
doc = Document('集合介绍.docx')
# 获取表格对象
tables = doc.tables
for table in tables:
    for row in table.rows:                   # 获取行数据对象
        row_content = []                      # 用于保存表格数据的列表
        for cell in row.cells[:]:           # 获取单元格对象
            row_content.append(cell.text)  # 获取单元格中的字符串
        print(row_content)                   # 以列表形式显示每一行数据
        print("*"*15)

输出为：

2.2 实战案例

在一个高校里，有许多的人才培养方案，现在需要对人才培养方案统计，提取其中的
人才培养方案为大部分为word文档，格式包含doc和docx两种，部分为PDF格式，PDF格式的文件处理，将在单独写博客进行拓展，本文仅对word文件进行处理。

2.2.1 查看原始数据目录结构

在进行操作前，首先对数据进行编码，去除学院，专业信息。进入到人才培养方案目录下，执行如下命令

E:\vscode\reddemo\edudata>tree /f > tree.txt

生成tree.txt文件，该文件中内容如下：
一级目录01-14代表04个学院，每个学院下有二级目录，二级目录包括一本，普本，双学位，合作办学等多种专业设置，每个二级目录下有对应三级文件，文件为对应专业的人才培养方案。
具体内容如下：

E:.
│  tree.txt
│  
├─01
│  ├─一本
│  │      01人才培养方案（2021版）2021年9月13日 - 02.docx
│  │      02人才培养方案-2021版.doc
│  │      
│  └─普本
│          03.doc
│          04.doc
│          05.docx
│          
├─02
│  │  0224+工程造价双学位（更新后20211009）.doc
│  │  
│  ├─一本
│  │      01.docx
│  │      02.docx
│  │      
│  ├─双学位
│  │      022.doc
│  │      042.doc
│  │      
│  └─普本
│          03.docx
│          04.docx
│          05.docx
│          06.docx
│          08.docx
│          
├─03
│  ├─一本
│  │      04.docx
│  │      
│  └─普本
│          01.docx
│          02.docx
│          03.docx
│          05.docx
│          
├─04
│  ├─普本
│  │      01.doc
│  │      01.docx
│  │      02.docx
│  │      03.docx
│  │      
│  └─第二学士学位
│          012.doc
│          022.docx
│          
├─05
│  ├─一本
│  │      05.doc
│  │      
│  └─普本
│          04.docx
│          06.docx
│          
├─06
│  ├─一本
│  │      01.docx
│  │      
│  └─普本
│          01.docx
│          03.docx
│          04.docx
│          05.docx
│          
├─07
│      01.doc
│      02.docx
│      03.docx
│      04.docx
│      
├─08
│  ├─一本
│  │      06.docx
│  │      
│  └─普本
│          01.pdf
│          02.pdf
│          05.docx
│          
├─09
│  │  01.docx
│  │  02.doc
│  │  03.docx
│  │  04.docx
│  │  
│  └─合作办学
│          01.docx
│          
├─10
│      01.doc
│      02.docx
│      03.docx
│      04.docx
│      
├─11
│  └─普本
│      │  01.docx
│      │  03.docx
│      │  04.docx
│      │  
│      └─第二学士学位
│              04.docx
│              
├─12
│  ├─普本
│  │      01.docx
│  │      02.docx
│  │      03.docx
│  │      
│  └─第二学位
│          03金融数学专业第二学士学位.docx
│          
├─13
│      01.docx
│      02.docx
│      
└─14
    │  01.docx
    │  
    ├─专升本
    │      01.docx
    │      
    ├─双学位
    │      012.docx
    │      
    └─第二学士学位
            01.docx

查看单个文件 E:\vscode\reddemo\edudata\02\一本\02.docx，内容如下：

02专业（本科）人才培养方案
一、专业名称：02
二、修业年限及毕业学分要求：基本学XXX求170学分。
三、授予学位：工学学士
四、培养目标：
本专业培养适应我国社会XX用型人才。
五、毕业要求：
1 工程知识：能够将XXX题。
指标1.1 能够XX问题；
指标1.2 能够XX模型；
指标1.3 能够XX方案；
2 问题分析：能够XX结论。
指标2.1 能够XX环节；
指标2.2 能够XX表达；
指标2.3 能够XX结论。
3 设计/开发解决方案：能够XX等因素。
指标3.1 掌握XX因素；
指标3.2 能够XX审核；
指标3.3 能够XX改进；
指标3.4 能XX因素。
4 研究：能够XX结论。
指标4.1 能够XX方案；
指标4.2 能够XX方案；
指标4.3 能够XX数据；
指标4.4 能够XX结论。
5 使用XX局限性。
指标5.1 了解XX性；
指标5.2 能够XX并运用于复杂工程问题；
指标5.3 能够XX其局限性。
6 工程与社会：能够XX的责任。
指标6.1 能够XX影响；
指标6.2 能够XX影响。
指标6.3 能够XX责任。
7 环境和XX的影响。
指标7.1 能够XX内涵；
指标7.2 能XX评价；
指标7.3 能够XX理念。
8 职业规范：具有XX责任。
指标8.1 能够XX国情；
指标8.2 能够XX责任。
9 个人和团队：能够XX角色。
指标9.1 能够胜任XX的任务；
指标9.2 能够与XX能力。
10 沟通：能够XX交流。
指标10.1 能够XX交流；
指标10.2 了解XX交流。
11 项目管理：理解XX应用。
指标11.1 掌握XX方法；
指标11.2 了解建XX问题；
指标11.3 能够XX控制。
12.终身学习：具有XX能力。
指标12.1 拥有健康的体魄，能够正确面对压力，快速适应社会的发展；
指标12.2 能够认识到自主学习和终身学习的重要性，拥有自主学习的能力，XX问题；
指标12.3 能够适应行业发展，具有不断跟踪和学习学科前沿的能力。
六、主干学科：
（1）管XX程
（2）土XX程
七、主要课程：
工程XX审计等。
八、学分学时比例说明：
总学分为170学分，其中课内学分（含课内实践）为119.5学分，占总学分的70.29%，实践教学（含课内实践、集中实践、综合实践）学分为60.5学分，占总学分的35.59%；选修课学分为44学分，占总学分的25.88%。通识教育平台学分为48学分，占总学分的28.24%，学科基础教育平台学分为29.5学分，占总学分的17.35%，专业教育平台学分为42学分，占总学分的24.71%。
课内总学时（含课内实践）为1976学时，其中选修课学时为400学时，占课内总学时的20.24%。通识教育平台学时为832学时，占课内总学时的42.11%；学科基础教育平台学时为472学时，占课内总学时的23.89%，专业教育平台学时为672学时，占课内总学时的34.01%。
九、备注说明：
--------。
十、附表
附表1：专业XX配表
附表2：专业XX示表
附表3：实践XX平台
附表4：通识XX平台
附表5：学科XX平台
附表6：专业XX平台
附表7：毕业XX矩阵
附表8：毕业XX矩阵

2.2.2 将doc文件转换成docx文件

采用pywin32操做Word，doc文件转换为docx文件。安装pywin32库

pip install pywin32==227

转换代码如下：

from win32com import client as wc
def doc_read(file1):
    word = wc.Dispatch("Word.Application") # 打开word程序
    doc = word.Documents.Open(file1) # 打开word文档
    doc.SaveAs(file1+"x",12) # 另存为

    doc.Close() # 关闭 word 文档
    word.Quit() # 关闭 office

2.2.3 查看单个文件，并提取培养目标和学分学时比例说明

导入相关依赖

from glob import glob
import re
from win32com import client as wc
# import docx
from docx import Document
import pandas as pd
import os
import numpy as np

# Python glob()函数，是种文件通配符，非常常用。glob模块提供了函数用于从目录通配符搜索中生成文件列表

读取单个文件，并获取培养目标和学分学时比例说明数据

filename1 = r"E:\vscode\reddemo\edudata\02\一本\02.docx"

# 可以存储到字典中了，但字典格式可以优化下
import numpy as np
# 创建一个接受匹配不成功的反馈记录 

# 第4项的数据  培养目标
re_4_start =re.compile("^四.{1}培养目标") # 匹配用 四.{1}培养目标 开头的文本
re_4_end =re.compile("^五.{1}毕业要求：")

# 第8项的数据 学分学时比例说明数据
re_8_start =re.compile("^八.{1}学分学时比例说明")
re_8_end =re.compile("^九.{1}备注说明")

# 抽取模式，不校验数据的准确性

def docx_read(file1):
    # 定义接受当前文档的part_4和part_8
    part_all_dict_new = {}
    # print("当前文件：====>",os.path.join("",file1))
    document = Document(os.path.join("",file1))
    # df=pd.DataFrame(columns =['总学分','课内学分','课内学分占比','实践教学学分','实践教学占比','选修课学分',
    #                      '选修课学分占比','通识教育平台学分','通识教育平台学分占比','学科基础教育平台学分','学科基础教育平台学分占比',
    #                     '专业教育平台学分','专业教育平台学分占比'])
    # 所有的段落，存放list
    all_paragraphs = document.paragraphs


    start_4_part = 0 # 培养目标 起始位置
    end_4_part = 0 # 培养目标 结束位置

    start_8_part = 0 # 学分学时比例说明 起始位置
    end_8_part = 0 # 学分学时比例说明 结束位置


    start_paragraphs_num = 0 # 定义段落初始值为0

    for i in all_paragraphs: # 便利所有的段落
        start_paragraphs_num +=1
        if(re.match(re_4_start,i.text)): #  如果该段以 四.{1}培养目标 为开头
            start_4_part = start_paragraphs_num # 将该段落的值设置为 培养目标 起始位置
        elif (re.match(re_4_end,i.text)): #  如果该段以 五.{1}毕业要求： 为开头
            end_4_part = start_paragraphs_num
        elif(re.match(re_8_start,i.text)): # 如果该段以 八.{1}学分学时比例说明 为开头
            start_8_part = start_paragraphs_num
        elif(re.match(re_8_end,i.text)): # 如果该段以 九.{1}备注说明 为开头
            end_8_part = start_paragraphs_num
        else:
            pass


    # 提取第4部分内容
    str_4_part_all = ""
    if start_4_part ==0 or end_4_part ==0 :
        print(file1,"的第4部分无法匹配")
    else:
        print("start_4_part   :   ",start_4_part)
        print("end_4_part   :   ",end_4_part)

        part_4 = all_paragraphs[start_4_part:end_4_part-1] # 通过list切片的方式获取 第4部分培养目标 的全部段落数据
        for  i in part_4:
            str_4_part_all = str_4_part_all+i.text # 把所有段落拼接到一个字符串变量str_4_part_all 中
        # print(str_4_part_all,"第4段的完成匹配")
            


    # 提取第8部分内容
    str_8_part_all = ""
    if start_8_part ==0 or end_8_part ==0 :
        print(file1,"的第8部分无法匹配")
    else:
        print("start_8_part   :   ",start_8_part)
        print("end_8_part   :   ",end_8_part)
        part_8 = all_paragraphs[start_8_part:end_8_part-1]
        for i in part_8:
            str_8_part_all = str_8_part_all+i.text
        # print(str_8_part_all,"的第8部分完成匹配")

    # print()
    # part_all_dict_new[file1+".id"] = file1
    # part_all_dict_new[file1+".part_4"] = str_4_part_all
    # part_all_dict_new[file1+".part_8"] = str_8_part_all
    # ID为文件名称 part_4为第4部分数据 part_8为第8部分数据
    part_all_dict_new[file1]={
        "ID":file1,
        "part_4":str_4_part_all,
        "part_8":str_8_part_all,
    }

    return file1,part_all_dict_new

 


print("*"*10)
file1,part_all_dict_new = docx_read(filename1)
print(file1)
print(part_all_dict_new)

运行，输出为：

**********
start_4_part : 8
end_4_part : 10
start_8_part : 63
end_8_part : 66
E:\vscode\reddemo\edudata\02\一本\02.docx
{‘E:\vscode\reddemo\edudata\02\一本\02.docx’: {‘ID’: ‘E:\vscode\reddemo\edudata\02\一本\02.docx’, ‘part_4’: ‘本专业培养适应我国社会主义现代化建设需要，德智体美劳全面发展，具有扎XX领域理论基础和专业知识，并熟练XXX人才。’, ‘part_8’: ‘总学分为170学分，其中课内学分（含课内实践）为119.5学分，占总学分的70.29%，实践教学（含课内实践、集中实践、综合实践）学分为60.5学分，占总学分的35.59%；选修课学分为44学分，占总学分的25.88%。通识教育平台学分为48学分，占总学分的28.24%，学科基础教育平台学分为29.5学分，占总学分的17.35%，专业教育平台学分为42学分，占总学分的24.71%。课内总学时（含课内实践）为1976学时，其中选修课学时为400学时，占课内总学时的20.24%。通识教育平台学时为832学时，占课内总学时的42.11%；学科基础教育平台学时为472学时，占课内总学时的23.89%，专业教育平台学时为672学时，占课内总学时的34.01%。’}}

2.2.4 获取指定目录下所有文档中的数据

通过遍历的方式，获取指定目录下的所有文件，并对doc文件另存为docx文件，提取docx中的相关数据，代码如下：

filedirs=r'E:\vscode\reddemo\edudata' # 所有文件存在的路径
# filenames = os.listdir("str1")

part_all_dict_new = {} # 存放所有匹配到的文件中的  四.{1}培养目标" 和八.{1}学分学时比例说明  数据

def contentExtract(str1): # 内容抽取函数 
    
    files = glob(str1 + '/*') # 匹配指定目录下的所有多层目录
    print(files) 
    
    for i in files:
        print("当前文件为：",i)
        if re.findall('.docx',i): # 如果当前文件为docx结尾
            fname,part_all_dict = docx_read(str(i)) # fname为文件名称ID，part_all_dict为该文件内容抽取后匹配到的数据
            # print(part_all_dict[fname])
            part_all_dict_new[fname] = part_all_dict[fname] # 将指定文件抽取后的数据 写入 part_all_dict_new字典， 用文件名称ID作为key
            # print("part_all_dict_new[fname]",part_all_dict_new[fname])
            # print(part_all_dict)
            # part_all_dict_new.update(part_all_dict)
        elif re.findall('.doc',i): # 如果当前文件以doc结尾
            doc_read(str(i)) # 将doc文件另存为docx
            fname,part_all_dict =docx_read(str(i) + 'x') # 读取另存后的docx文件
            part_all_dict_new[fname] = part_all_dict[fname]
            # print(part_all_dict)
            # part_all_dict_new.update(part_all_dict)
        elif re.findall('.pdf',i): # 如果当前文件以pdf结尾
            print("这是一个pdf文件")
        elif os.path.isdir(i):
            print("当前为目录：",i)
            contentExtract(str(i)) # 迭代 如果为目录

    # print("part_all_dict_new*******",part_all_dict_new)
    return part_all_dict_new


part_all_dict_new1 = contentExtract(filedirs)
part_all_dict_new1

输出为：

Output exceeds the size limit. Open the full output data in a text editor
[‘E:\vscode\reddemo\edudata\01’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\02’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\03’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\04’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\05’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\06’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\07’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\08’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\09’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\10’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\11’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\12’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\13’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\14’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\tree.txt’]
当前文件为： E:\vscode\reddemo\edudata\01
当前为目录： E:\vscode\reddemo\edudata\01
[‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\一本’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\普本’]
当前文件为： E:\vscode\reddemo\edudata\01\一本
当前为目录： E:\vscode\reddemo\edudata\01\一本
[‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\一本\01人才培养方案（2021版）2021年9月13日 - 02.docx’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\一本\02人才培养方案-2021版.doc’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\一本\02人才培养方案-2021版.docx’]
当前文件为： E:\vscode\reddemo\edudata\01\一本\01人才培养方案（2021版）2021年9月13日 - 02.docx
E:\vscode\reddemo\edudata\01\一本\01人才培养方案（2021版）2021年9月13日 - 02.docx 的第4部分无法匹配
E:\vscode\reddemo\edudata\01\一本\01人才培养方案（2021版）2021年9月13日 - 02.docx 的第8部分无法匹配
当前文件为： E:\vscode\reddemo\edudata\01\一本\02人才培养方案-2021版.doc
start_4_part : 9
end_4_part : 18
E:\vscode\reddemo\edudata\01\一本\02人才培养方案-2021版.docx 的第8部分无法匹配
当前文件为： E:\vscode\reddemo\edudata\01\一本\02人才培养方案-2021版.docx
start_4_part : 9
end_4_part : 18
E:\vscode\reddemo\edudata\01\一本\02人才培养方案-2021版.docx 的第8部分无法匹配
当前文件为： E:\vscode\reddemo\edudata\01\普本
当前为目录： E:\vscode\reddemo\edudata\01\普本
[‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\普本\03.doc’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\普本\03.docx’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\普本\04.doc’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\普本\04.docx’, ‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\普本\05.docx’]
当前文件为： E:\vscode\reddemo\edudata\01\普本\03.doc
start_4_part : 9
end_4_part : 11
start_8_part : 21
…
end_4_part : 9
start_8_part : 22
end_8_part : 25
当前文件为： E:\vscode\reddemo\edudata\tree.txt
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{‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\一本\01人才培养方案（2021版）2021年9月13日 - 02.docx’: {‘ID’: ‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\一本\01人才培养方案（2021版）2021年9月13日 - 02.docx’,
‘part_4’: ‘’,
‘part_8’: ‘’},
‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\一本\02人才培养方案-2021版.docx’: {‘ID’: ‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\一本\02人才培养方案-2021版.docx’,
‘part_4’: ‘培养XX并具有自主学习和适应发展的能力。’,
‘part_8’: ‘’},
‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\普本\03.docx’: {‘ID’: ‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\普本\03.docx’,
‘part_4’: ‘本专业XX应用技术型人才。’,
‘part_8’: ‘总学分为170学分，XX占课内总学时的26.2%。’},
‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\普本\04.docx’: {‘ID’: ‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\普本\04.docx’,
‘part_4’: ‘本专业培养适应XX应用技术型人才。’,
‘part_8’: ‘总学分为170学分，其中课内XX占总学时的21%。’},
‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\普本\05.docx’: {‘ID’: ‘E:\vscode\reddemo\edudata\01\普本\05.docx’,
‘part_4’: ‘培养适应XX才。’,
‘part_8’: ‘总学分为170学分，XX占课内总学时的15.02%。’},
‘E:\vscode\reddemo\edudata\02\0224+工程造价双学位（更新后20211009）.docx’: {‘ID’: ‘E:\vscode\reddemo\edudata\02\0224+工程造价双学位（更新后20211009）.docx’,
‘part_4’: ‘’,
‘part_8’: ‘’},
‘E:\vscode\reddemo\edudata\02\一本\01.docx’: {‘ID’: ‘E:\vscode\reddemo\edudata\02\一本\01.docx’,
‘part_4’: ‘工程管理专业培养适应XX能力。’,
‘part_8’: ‘总学分为170学分，XX占课内总学时的31.20%。’},
‘E:\vscode\reddemo\edudata\02\一本\02.docx’: {‘ID’: ‘E:\vscode\reddemo\edudata\02\一本\02.docx’,
‘part_4’: ‘本专业培养XX人才。’,
‘part_8’: ‘总学分为170学分，XX占课内总学时的34.01%。’},
‘E:\vscode\reddemo\edudata\02\双学位\022.docx’: {‘ID’: ‘E:\vscode\reddemo\edudata\02\双学位\022.docx’,
…
‘part_4’: ‘法学双学位XX工作。’,
‘part_8’: ‘总学分为50学分，XX占课内总学时的37.5%。’},
‘E:\vscode\reddemo\edudata\14\第二学士学位\01.docx’: {‘ID’: ‘E:\vscode\reddemo\edudata\14\第二学士学位\01.docx’,
‘part_4’: ‘本专业XX人才。’,
‘part_8’: ‘总学分为80学分，XX占课内总学时的51.6%。’}}

以上会返回一个字典，包含了文件名，第4部分内容，第8部分内容

2.2.5 将结果字典保存到DataFrame中

通过字典转换为DataFrame格式。

df1 = pd.DataFrame(part_all_dict_new)
df1

转置DataFrame，并重置索引

dfnew = df1.T
dfnew1 = dfnew.reset_index()

dfnew1

输出为：

删除index列

del dfnew1["index"]
dfnew1

输出为：

把数据保存到excel中

dfnew1.to_excel("firstData_T.xlsx",encoding="UTF-8")

生成的如下所示：

2.2.6 提取学分学时数据并保存

定义一个DataFrame，用来获取part_8中的学分学时信息

dfnew1_split=pd.DataFrame(columns =['总学分','课内学分','课内学分占比','实践教学学分','实践教学占比','选修课学分',
                         '选修课学分占比','通识教育平台学分','通识教育平台学分占比','学科基础教育平台学分','学科基础教育平台学分占比',
                        '专业教育平台学分','专业教育平台学分占比','课内总学时','选修课学时','选修课学时占比','通识教育平台学时',
                          '通识教育平台学时占比','学科基础教育平台学时','学科基础教育平台学时占比','专业教育平台学时',
                          '专业教育平台学时占比','ID'])
print(dfnew1_split.shape)                        
dfnew1_split.set_index('ID',inplace=True)      
dfnew1_split  

输出为：
以上代码定义了一个空的DataFrame。

遍历dfnew1的每一行数据，并对part_8列数据进行正则表达式匹配，获取学时学分数据。
dfnew1的数据如下：
代码如下：

for i in range(dfnew1['ID'].count()): # 根据数据行数进行遍历
    str1 = dfnew1['ID'][i] # 获取第i行的id 即文件全路径
    str1 = str1[26:] # 切片操作
    str1 = str1.replace('.docx','') # 替换掉docx
    # 定义正则表达式匹配数据
    # 原始数据为
    '''
    总学分为173学分，其中课内学分（含课内实践）为134学分，占总学分的77.5%，
    实践教学（含课内实践、集中实践、综合实践）学分为60.5学分，占总学分的35%；
    选修课学分为21学分，占总学分的12.1%。
    通识教育平台学分为48学分，占总学分的27.7%，
    学科基础教育平台学分为44学分，占总学分的25.4%，专业教育平台学分为42学分，占总学分的24.3%。
    课内总学时（含课内实践）为2208学时，其中选修课学时为336学时，占课内总学时的15.2%。
    通识教育平台学时为832学时，占课内总学时的37.7%；
    学科基础教育平台学时为704学时，占课内总学时的31.9%，
    专业教育平台学时为672学时，占课内总学时的30.4%。
    '''
    reg = '总学分.*课内学分.*实践教学.*选修课.*通识教育平台.*学科基础教育.*专业教育平台.*课内总学时.*选修课.*通识教育平台.*学科基础教育.*专业教育平台.*'
    if len(re.findall(reg,str(dfnew1['part_8'][i])))!=0:
        q=re.findall(r'[0-9]+\.?[0-9]*',str(dfnew1['part_8'][i]))
        # q的值为list类型，值为 '170 129 75.88 73.5 43.24 23 13.53 48 28.24 26 15.29 55 32.35 2128 368 17.29 832 39.10 416 19.55 880 41.35'
        # print(len(q))
        # print(q)
        dfnew1_split.loc[str1]=q
    else:

        dfnew1_split.loc[str1]='' 
dfnew1_split  

保存数据到excel

dfnew1_split.to_excel("Course_Credit.xlsx",encoding="UTF-8")

保存后的数据如下：