Если там есть линейная комбинация при наличии большего числа строк, чем столбцов, то должны выйти единицы на нужном и нули на остальном

Если нет линейной комбинации, в данном вопросе можно вообще дальше не смотреть. Знач строка отчета как-то принципиально иначе формируется

Это бухгалтерия, а не прогнозирование, здесь ничего, кроме докопеечного соответствия не надо

Вчера решил в итоге, спасибо)

Всем привет! Подскажите можно как-то строку разбить сразу в датафрейм?

Можно. По разделителям. Регулярка

Я пробовала такие регулярки писать site="(.+?)" , server="(.+?)"

Но мне кажется можно проще как-то?

А что они сразу в json не пишут?

Нет( Архив gz, а в нем текстовик

Сперва нужно понять какие данные - можно их по разделителю в лоб или регулярка
Если регуляркой не получилось - плохая регулярка

А можно пример. Как регуляркой сразу все разделить, а не таскать по одному полю.

Я не спросил записано или не записано. Я сообщил, что они могут писать сразу в json.

1. Нужно посмотреть свои данные - есть ли там вообще что-то, что можно разделить - т.е. какой-то общий паттерн, что-то повторяющееся
2. Если есть - можно ли отделать обычным сепаратором (на уровне источника задать правильный сепаратор)
3. Если сепаратор есть и он сложный - то регуляркой. Лично я для удобства пользуюсь этим https://regex101.com/

Ну или как озвучил Павел - изначально всё складывать максимально правильно

Нет, не могут

Они врут.

Возможно, но с этим не могу ничего сделать, к сожалению.

Буду пробовать. Спасибо!

можно примерно так:

import pandas as pd

data_list = [['agent="zabbix" src="34345" user="anonymous" ip="127.1.1.1"'],
             ['agent="zabbix" src="89899" user="user1" ip="127.0.1.1"'],
             ['agent="zabbix" src="81279" user="guest" ip="127.0.0.1"']]

data_dict = {}

for text in data_list:
    for dd in text[0].split(" "):
        key, value = dd.split("=")
        value = value.replace('"', '')
        
        value_list = data_dict.get(key, [])
        value_list.append(value)
        data_dict[key] = value_list

df = pd.DataFrame(data_dict)
df

или так:

data = 'agent="zabbix" src="34345" user="anonymous" ip="127.1.1.1"'

data_dict = {dd.split('=')[0]: [dd.split('=')[1]]
                    for dd in data.split(' ')}

df = pd.DataFrame(data_dict)
df

Коллеги, кто работает с временными рядами, можете подсказать кое что по моделям ARMA? Боюсь, что не совсем корректно их интерпретирую и использую. Если кому не трудно, хотел бы пообщаться в личке