正则表达式,去除输出数据中的空格和双引号
时间: 2024-09-11 21:05:42 浏览: 34
正则表达式是一种文本模式,包括普通字符(例如,字母和数字)和特殊字符(称为"元字符"),用来描述或匹配一系列符合某个句法规则的字符串。在正则表达式中,我们可以使用特定的模式来匹配字符串中的特定部分,并进行相应的操作。
要去除输出数据中的空格和双引号,可以使用正则表达式中的字符类和量词。字符类使用方括号表示,如`[abc]`表示匹配任何单个的a、b或c。量词可以用来指定前一个字符或者字符类出现的次数,如`+`表示一个或多个。
具体操作时,可以使用如下的正则表达式:
```regex
\s+|\"+
```
这个表达式的含义是匹配一个或多个空白字符(`\s+`),或者一个或多个双引号(`\"+`)。在这个表达式中,`\s`匹配任何空白字符,包括空格、制表符等;`\"`表示匹配双引号字符,因为在正则表达式中,双引号是特殊字符,需要使用反斜杠进行转义。
在大多数编程语言中,可以通过替换操作使用这个正则表达式来去除字符串中的空格和双引号。例如,在Python中可以这样做:
```python
import re
data = ' "This is an example" with spaces'
cleaned_data = re.sub(r'\s+|"+', '', data)
print(cleaned_data)
```
这段代码会输出:`Thisisanexamplewithspaces`
相关问题
去掉字符串中空格和“”/“\” python
在Python中,如果你想去掉字符串中的空格以及双引号(" " 和 "" 或 "\n" 等),可以使用正则表达式(re模块)或者简单地遍历字符串替换。以下是两种方法:
**方法一:使用正则表达式(推荐)**
```python
import re
def remove_spaces_quotes(s):
return re.sub(r'[ \"\\]', '', s)
s = "这是一个包含 ' 和 \ 的字符串"
new_s = remove_spaces_quotes(s)
print(new_s)
```
**方法二:遍历字符串替换**
```python
def remove_spaces_quotes_manual(s):
new_s = ''
for char in s:
if char not in [' ', '"', '\\']:
new_s += char
return new_s
s = "这是一个包含 ' 和 \ 的字符串"
new_s = remove_spaces_quotes_manual(s)
print(new_s)
```
以上两种方法都会返回新的字符串,其中已经移除了空格和双引号。
# encoding=utf-8 import nltk import json from nltk.corpus import stopwords import re eg_stop_words = set(stopwords.words('english')) sp_stop_words = set(stopwords.words('spanish')) all_stop_words = eg_stop_words.union(sp_stop_words) input_file_name = r'建模.txt' output_file_name = r'train.txt' out_file = open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') # 打开输出文件 with open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') as output_file: # 打开输入文件,对每一行进行处理 with open(input_file_name, encoding='utf-8') as f: for idx, line in enumerate(f): print("正在处理第{}行数据".format(idx)) if idx == 0: # 第一行是列名, 不要 print(line) continue line = line.strip() sps = line.split("\t") # 将行按制表符分隔为列表 report_no = sps[0] target = sps[2] smses = sps[-1] smses = smses.strip("\"") # 去掉短信两端的引号 smses = smses.replace("\"\"", "\"") # 把两个双引号转换成单引号 root = json.loads(smses) # 解析 json 格式的短信 msg = "" for item in root: # 遍历短信中的每一条信息 body = item["body"] # 获取信息的正文 msg += body + "\n" # 把正文追加到总的信息传递过来的msg中 text = re.sub(r'[^\w\s]', '', msg) # 使用正则表达式去掉标点符号 text = re.sub(r'http\S+', '', text) # 去掉链接 text = re.sub(r'\d+', '', text)#去除数字 text = text.lower() words = text.split() filtered_words = [word for word in words if word not in all_stop_words] text = ' '.join(filtered_words) print(report_no + '\t' + target) msg = target + '\u0001' + text + '\n' out_file.write(msg) out_file.close()
这段代码是一个文本处理的程序,它的作用是从一个输入文件中提取出特定字段的数据,并进行一系列的文本清洗和预处理操作,最后将处理后的数据写入到一个输出文件中。
具体来说,这段代码的主要流程如下:
1. 导入必要的库:nltk和json用于文本处理,re用于正则表达式匹配。
2. 定义一些常量和变量,如输入文件名、输出文件名,以及一些停用词。
3. 打开输出文件,准备写入处理后的数据。
4. 打开输入文件,并逐行处理每一行数据。
5. 第一行是列名,跳过不处理。
6. 去除行两端的空格,然后按制表符分隔行为列表。
7. 根据特定的索引获取需要的字段数据,如报告编号、目标字段和短信字段。
8. 去除短信字段两端的引号,并将两个双引号替换为单引号。
9. 解析短信字段中的JSON格式数据,获取每条短信的正文。
10. 使用正则表达式去除正文中的标点符号和链接。
11. 去除正文中的数字。
12. 将正文转换为小写,并按空格分割为单词列表。
13. 去除停用词,并将处理后的单词列表重新组合为文本。
14. 将目标字段和处理后的文本拼接为一行数据,并写入输出文件中。
15. 关闭输出文件。
这段代码的功能是将输入文件中的短信数据进行清洗和预处理,以便后续的建模或分析任务使用。