python去除json中\t\r\n

您可以使用`json.loads()`方法将JSON字符串解析为Python对象，然后再使用`json.dumps()`方法将Python对象转换回JSON字符串。在转换过程中，可以使用`replace()`方法去除`\t`、`\r`和`\n`等特殊字符。

以下是一个示例代码：

import json

json_str = '{"key1": "value1\t", "key2": "value2\r\n"}'

# 解析JSON字符串为Python对象
data = json.loads(json_str)

# 将Python对象转换为JSON字符串，并去除特殊字符
clean_json_str = json.dumps(data, ensure_ascii=False).replace('\t', '').replace('\r', '').replace('\n', '')

print(clean_json_str)

输出结果：

{"key1": "value1", "key2": "value2"}

在这个示例中，我们使用`replace()`方法去除了`\t`、`\r`和`\n`字符，并通过将`ensure_ascii`设置为`False`来确保非ASCII字符正常显示。

相关问题

string转json 去掉特殊字符

将字符串转换成JSON时，为了去掉特殊字符，通常需要对原始字符串进行一些预处理。JSON字符串有一些特定的要求，比如它不允许包含某些特殊字符，如反斜杠(\)、双引号(")、单引号(')以及控制字符等。以下是一个简单的Python示例：

import json

def remove_special_chars(s):
    # 定义需要替换的特殊字符及其对应的转义序列
    special_chars = {
        '\\": '\\\\',
        '\"': '\\"',
        '\'': "\'",
        '\\b': '\\b',
        '\\f': '\\f',
        '\\n': '\\n',
        '\\r': '\\r',
        '\\t': '\\t'
    }
    
    for char, escape in special_chars.items():
        s = s.replace(char, escape)
    
    return s

# 示例字符串
s = "{'name': '张三', \"age\": 25}"
cleaned_s = remove_special_chars(s)

# 将清理后的字符串转换为JSON
json_str = json.dumps(json.loads(cleaned_s), ensure_ascii=False)

print(json_str)

在这个例子中，我们遍历了特殊字符字典，把每个特殊字符替换成它的转义形式。然后，先将清理后的字符串解析为字典，再转换回JSON字符串。

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()帮我改成用 pandas 处理

当使用 pandas 进行处理时，你可以使用 `pandas.read_csv()` 函数读取文件，并使用 DataFrame 进行数据处理。以下是使用 pandas 进行处理的示例代码：

import pandas as pd
import nltk
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 = '建模.txt'
output_file_name = 'train.txt'

df = pd.read_csv(input_file_name, encoding='utf-8', sep='\t')

# 处理每一行数据
for idx, row in df.iterrows():
    print("正在处理第{}行数据".format(idx))
    if idx == 0:
        # 第一行是列名，不需要处理
        continue
    
    smses = row['短信']
    smses = smses.strip("'")
    smses = smses.replace('""', "'")
    
    root = json.loads(smses)
    
    msg = ""
    for item in root:
        body = item["body"]
        msg += body + "\n"
    
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', msg)
    text = re.sub(r'http\S+', '', text)
    text = re.sub(r'\d+', '', text)
    text = text.lower()
    
    words = text.split()
    filtered_words = [word for word in words if word not in all_stop_words]
    text = ' '.join(filtered_words)
    
    df.at[idx, '目标'] = row['目标'] + '\u0001' + text

df.to_csv(output_file_name, encoding='utf-8', sep='\t', index=False)

这段代码将会读取名为 '建模.txt' 的文件，并根据每一行的数据进行处理，最后将处理后的结果保存到 'train.txt' 文件中。注意在使用该代码前，你需要先安装 pandas 和 nltk 库。