programming python

Hướng dẫn python regex replace spaces - python regex thay thế dấu cách

Tôi đang cố gắng chuyển đổi một chuỗi các từ và số thành một danh sách, mọi mục đều được phân tách bằng một khoảng trống, vì vậy sử dụng .replace ["", ","]. , đôi khi có nhiều từ trong tên đối tượng và tôi muốn những từ này được kết nối với _

Example:

office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029

Đầu ra dự kiến:

office_supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029

Tôi đã tìm thấy điều này: Chỉ thay thế khoảng trống giữa các chữ cái

Và cố gắng thực hiện nó như thế này:

sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]

Nhưng nó dường như không thay thế các không gian, tôi không sắc nét với Regex, nhưng theo vấn đề được liên kết, nó sẽ hoạt động.

Làm thế nào để tôi thoát khỏi dấu câu trong Python?

Chúng ta có thể sử dụng phương thức thay thế [] để xóa dấu câu từ chuỗi python bằng cách thay thế từng dấu chấm câu bằng chuỗi trống. Chúng tôi sẽ lặp lại toàn bộ dấu câu đánh dấu từng người một thay thế nó bằng một chuỗi trống trong chuỗi văn bản của chúng tôi.Show

  • Làm thế nào để tôi thoát khỏi dấu câu trong gấu trúc?
  • Phương pháp 2: Xóa dấu câu từ một chuỗi với vòng lặp Python
  • Phương pháp 3: Xóa dấu câu từ một chuỗi với Regex & NBSP;
  • tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['\W+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
    3
    sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
    0
    sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
    1 
    tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['\W+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
    6
  • Phần của việc thay thế bằng dấu câu cũng có thể được thực hiện bằng Regex. Trong đó, chúng tôi thay thế tất cả các dấu câu bằng một chuỗi trống bằng cách sử dụng một regex nhất định.
  • Gfg is best for  Geeks
    2
    sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
    1 
    Gfg is best for  Geeks
    4
    Gfg is best for  Geeks
    5
    Gfg is best for  Geeks
    6
  • Đầu ra: & nbsp;
  • Độ phức tạp về thời gian: O [n]

Không gian phụ trợ: O [n]special sequences rather than a manual list of punctuation and spaces to catch.

import re

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub[r'''      # Start raw string block
               \W+       # Accept one or more non-word characters
               \s*       # plus zero or more whitespace characters,
               ''',      # Close string block
               ' ',      # and replace it with a single space
               tweet,
               flags=re.VERBOSE]
print[tweet + '\n' + clean]

Results:

I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk

Làm thế nào để tôi thoát khỏi dấu câu trong Python?

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['\W+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]

Chúng ta có thể sử dụng phương thức thay thế [] để xóa dấu câu từ chuỗi python bằng cách thay thế từng dấu chấm câu bằng chuỗi trống. Chúng tôi sẽ lặp lại toàn bộ dấu câu đánh dấu từng người một thay thế nó bằng một chuỗi trống trong chuỗi văn bản của chúng tôi.

Làm thế nào để tôi thoát khỏi dấu câu trong gấu trúc?

Để loại bỏ dấu chấm câu bằng Python Pandas, chúng ta có thể sử dụng phương thức STR.Replace của DataFrame. Chúng tôi gọi thay thế bằng một chuỗi regex phù hợp với tất cả các ký tự dấu chấm câu và thay thế chúng bằng các chuỗi trống. Thay thế trả về một cột DataFrame mới và chúng tôi gán nó cho DF ['Text'].

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['[^a-zA-Z0-9]+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]

Làm thế nào để bạn xóa dấu câu từ Python bằng NLTK?

Sử dụng NLTK ..

câu = "suy nghĩ và tự hỏi, tự hỏi và suy nghĩ.".

tokenizer = nltk. Regexptokenizer [r "\ w+"].

Nhiều lần khi làm việc với các chuỗi Python, chúng tôi có một vấn đề trong đó chúng tôi cần loại bỏ một số ký tự nhất định khỏi chuỗi. Điều này có thể có các ứng dụng trong tiền xử lý dữ liệu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và cả trong lập trình hàng ngày. Hãy để thảo luận về những cách nhất định mà chúng ta có thể thực hiện nhiệm vụ này bằng Python.

Phương pháp 1: Xóa dấu câu từ chuỗi có dịch

Hai đối số đầu tiên cho phương thức String.Translate là các chuỗi trống và đầu vào thứ ba là danh sách python của dấu câu cần được xóa. Điều này hướng dẫn phương pháp Python để loại bỏ dấu câu từ một chuỗi. Đây là một trong những cách tốt nhất để dải dấu câu từ một chuỗi.best ways to strip punctuation from a string.

Python3

office_supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029
8 
office_supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029
9

sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
0
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
1 
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
2

sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
0
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
1 
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
5

sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
6
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
7
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
8
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
9
import re

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub[r'''      # Start raw string block
               \W+       # Accept one or more non-word characters
               \s*       # plus zero or more whitespace characters,
               ''',      # Close string block
               ' ',      # and replace it with a single space
               tweet,
               flags=re.VERBOSE]
print[tweet + '\n' + clean]
0
import re

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub[r'''      # Start raw string block
               \W+       # Accept one or more non-word characters
               \s*       # plus zero or more whitespace characters,
               ''',      # Close string block
               ' ',      # and replace it with a single space
               tweet,
               flags=re.VERBOSE]
print[tweet + '\n' + clean]
1

import re

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub[r'''      # Start raw string block
               \W+       # Accept one or more non-word characters
               \s*       # plus zero or more whitespace characters,
               ''',      # Close string block
               ' ',      # and replace it with a single space
               tweet,
               flags=re.VERBOSE]
print[tweet + '\n' + clean]
2
import re

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub[r'''      # Start raw string block
               \W+       # Accept one or more non-word characters
               \s*       # plus zero or more whitespace characters,
               ''',      # Close string block
               ' ',      # and replace it with a single space
               tweet,
               flags=re.VERBOSE]
print[tweet + '\n' + clean]
3

Output:

Gfg is best for  Geeks

Phương pháp 2: Xóa dấu câu từ một chuỗi với vòng lặp Python

Đây là cách vũ phu trong đó nhiệm vụ này có thể được thực hiện. Trong đó, chúng tôi kiểm tra các dấu chấm câu bằng cách sử dụng một chuỗi thô có chứa dấu chấm câu và sau đó chúng tôi xây dựng một chuỗi loại bỏ các dấu câu đó.

Python3

sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
0
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
1 
import re

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub[r'''      # Start raw string block
               \W+       # Accept one or more non-word characters
               \s*       # plus zero or more whitespace characters,
               ''',      # Close string block
               ' ',      # and replace it with a single space
               tweet,
               flags=re.VERBOSE]
print[tweet + '\n' + clean]
6

import re

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub[r'''      # Start raw string block
               \W+       # Accept one or more non-word characters
               \s*       # plus zero or more whitespace characters,
               ''',      # Close string block
               ' ',      # and replace it with a single space
               tweet,
               flags=re.VERBOSE]
print[tweet + '\n' + clean]
2
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
7
import re

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub[r'''      # Start raw string block
               \W+       # Accept one or more non-word characters
               \s*       # plus zero or more whitespace characters,
               ''',      # Close string block
               ' ',      # and replace it with a single space
               tweet,
               flags=re.VERBOSE]
print[tweet + '\n' + clean]
9 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
0 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
1

I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
2
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
1

I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
4 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
5
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
6 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
7

sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
6
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
9 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
5
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
6 
tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['\W+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
2

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['\W+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
3
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
0
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
1 
tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['\W+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
6

import re

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub[r'''      # Start raw string block
               \W+       # Accept one or more non-word characters
               \s*       # plus zero or more whitespace characters,
               ''',      # Close string block
               ' ',      # and replace it with a single space
               tweet,
               flags=re.VERBOSE]
print[tweet + '\n' + clean]
2
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
7
tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['\W+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
9 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
0 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
1

Output: 

The original string is : Gfg, is best : for ! Geeks ;
The string after punctuation filter : Gfg is best  for  Geeks

Phương pháp 3: Xóa dấu câu từ một chuỗi với Regex & NBSP;

Phần của việc thay thế bằng dấu câu cũng có thể được thực hiện bằng Regex. Trong đó, chúng tôi thay thế tất cả các dấu câu bằng một chuỗi trống bằng cách sử dụng một regex nhất định.

Python3

office_supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029
8 
tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['[^a-zA-Z0-9]+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
3

sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
0
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
1 
import re

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub[r'''      # Start raw string block
               \W+       # Accept one or more non-word characters
               \s*       # plus zero or more whitespace characters,
               ''',      # Close string block
               ' ',      # and replace it with a single space
               tweet,
               flags=re.VERBOSE]
print[tweet + '\n' + clean]
6

import re

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub[r'''      # Start raw string block
               \W+       # Accept one or more non-word characters
               \s*       # plus zero or more whitespace characters,
               ''',      # Close string block
               ' ',      # and replace it with a single space
               tweet,
               flags=re.VERBOSE]
print[tweet + '\n' + clean]
2
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
7
import re

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub[r'''      # Start raw string block
               \W+       # Accept one or more non-word characters
               \s*       # plus zero or more whitespace characters,
               ''',      # Close string block
               ' ',      # and replace it with a single space
               tweet,
               flags=re.VERBOSE]
print[tweet + '\n' + clean]
9 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
0 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
1

I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
2
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
1

I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
4 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
5
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
6 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
7

sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
6
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
9 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
5
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
6 
tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['\W+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
2

The original string is : Gfg, is best : for ! Geeks ;
The string after punctuation filter : Gfg is best  for  Geeks 

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['\W+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
3
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
0
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
1 
tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['\W+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
6

Python3

sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
0
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
1 
import re

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub[r'''      # Start raw string block
               \W+       # Accept one or more non-word characters
               \s*       # plus zero or more whitespace characters,
               ''',      # Close string block
               ' ',      # and replace it with a single space
               tweet,
               flags=re.VERBOSE]
print[tweet + '\n' + clean]
6

import re

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub[r'''      # Start raw string block
               \W+       # Accept one or more non-word characters
               \s*       # plus zero or more whitespace characters,
               ''',      # Close string block
               ' ',      # and replace it with a single space
               tweet,
               flags=re.VERBOSE]
print[tweet + '\n' + clean]
2
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
7
import re

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub[r'''      # Start raw string block
               \W+       # Accept one or more non-word characters
               \s*       # plus zero or more whitespace characters,
               ''',      # Close string block
               ' ',      # and replace it with a single space
               tweet,
               flags=re.VERBOSE]
print[tweet + '\n' + clean]
9 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
0 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
1

I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
2
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
1

The original string is : Gfg, is best : for ! Geeks ;
The string after punctuation filter : Gfg is best  for  Geeks
2
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
1
The original string is : Gfg, is best : for ! Geeks ;
The string after punctuation filter : Gfg is best  for  Geeks
4

I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
4 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
5
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
6 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
7

sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
6
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
9 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
5
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
6 
tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['\W+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
2

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['\W+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
3
The original string is : Gfg, is best : for ! Geeks ;
The string after punctuation filter : Gfg is best  for  Geeks
2
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
0
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
1
office_supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029
09

I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
4 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
5
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
6 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
7

sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
6
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
9 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
5
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
6 
tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['\W+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
2

office_supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029
0

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['\W+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
3
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
0
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
1 
tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['\W+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
6

import re

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub[r'''      # Start raw string block
               \W+       # Accept one or more non-word characters
               \s*       # plus zero or more whitespace characters,
               ''',      # Close string block
               ' ',      # and replace it with a single space
               tweet,
               flags=re.VERBOSE]
print[tweet + '\n' + clean]
2
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
7
tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['\W+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
9 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
0 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
1O[n]

Phương pháp 3: Xóa dấu câu từ một chuỗi với Regex & NBSP;O[n]


Phần của việc thay thế bằng dấu câu cũng có thể được thực hiện bằng Regex. Trong đó, chúng tôi thay thế tất cả các dấu câu bằng một chuỗi trống bằng cách sử dụng một regex nhất định.

office_supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029
8 
tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['[^a-zA-Z0-9]+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
3

Gfg is best for  Geeks
2
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
1 
Gfg is best for  Geeks
4
Gfg is best for  Geeks
5
Gfg is best for  Geeks
6

import re

tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub[r'''      # Start raw string block
               \W+       # Accept one or more non-word characters
               \s*       # plus zero or more whitespace characters,
               ''',      # Close string block
               ' ',      # and replace it with a single space
               tweet,
               flags=re.VERBOSE]
print[tweet + '\n' + clean]
2
sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
7
tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['\W+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
9 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
0 
The original string is : Gfg, is best : for ! Geeks ;
The string after punctuation filter : Gfg is best  for  Geeks
1use the DataFrame's str. replace method. We call replace with a regex string that matches all punctuation characters and replace them with empty strings. replace returns a new DataFrame column and we assign that to df['text'] .

Đầu ra: & nbsp;

Phương pháp 4: & nbsp; Sử dụng cho vòng lặp, chuỗi dấu chấm câu và không trong toán tử.

sample_line = "office supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029"
regex = re.compile[':%s/\v[\a]\s[\a]/\1_\2/g', re.I]
print[re.sub[p, r"\1\2", line]]
6
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
9 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
5
office_supplies 674.56 570.980487 755.84 682.360029
02 
I am tired! I like fruit...and milk
I am tired I like fruit and milk
6 
tweet = 'I am tired! I like fruit...and milk'
clean = re.sub['\W+\s*', ' ', tweet]
print[tweet + '\n' + clean]
2

Đầu ra

Độ phức tạp về thời gian và không gian cho tất cả các phương pháp là như nhau:

print[new_words].

Độ phức tạp về thời gian: O [n]

Không gian phụ trợ: O [n]punctuation values do not include Unicode symbols or whitespace characters. Remove punctuation.

Bài Viết Liên Quan

Hướng dẫn for loop x times python - for loop x times python
Hướng dẫn how do you convert cm to mm in python? - làm thế nào để bạn chuyển đổi cm sang mm trong python?
Hướng dẫn how do you replace a single character in a string javascript? - làm thế nào để bạn thay thế một ký tự trong một chuỗi javascript?
Hướng dẫn domain path wordpress - đường dẫn tên miền wordpress
Bảng xếp hạng laliga 2023
Hướng dẫn how do you shift a right element in python? - làm thế nào để bạn thay đổi một phần tử bên phải trong python?
Hướng dẫn dynamically load content in bootstrap modal with ajax laravel - tải động nội dung trong phương thức bootstrap với ajax laravel
Hướng dẫn how do i add a column to a csv file in python? - làm cách nào để thêm một cột vào tệp csv trong python?
Hướng dẫn update python version visual studio code - cập nhật mã studio trực quan phiên bản python
Hướng dẫn how do you escape html encoding? - làm cách nào để thoát mã hóa html?
Điểm sàn đại học dược hà nội 2023
Cách viết chương trình nhập
Hướng dẫn examples of invalid variable names in python - ví dụ về tên biến không hợp lệ trong python
Hướng dẫn install php 7 on mac m1 - cài đặt php 7 trên mac m1
Hướng dẫn how to export html table data in excel 2007 format? - Làm thế nào để xuất dữ liệu bảng html ở định dạng excel 2007?
Hướng dẫn how to print last digit of a number in python - làm thế nào để in chữ số cuối cùng của một số trong python
Các mẫu xe tay ga 2023
Hướng dẫn computer science with python class 11 preeti arora pdf free download - tải về miễn phí pdf khoa học máy tính lớp 11 preeti arora pdf
Hướng dẫn how do you modify javascript in html? - làm thế nào để bạn sửa đổi javascript trong html?
Hướng dẫn dùng asserts def python

Toplist mới

#1
Top 9 tập bản đồ lớp 8 bài 31 2023
7 tháng trước
#2
Top 6 kết quả thi hsg đà nẵng 2022 2023
7 tháng trước
#3
Top 9 tủ nhựa đài loan 4 cánh 3d 2023
7 tháng trước
#4
Top 9 chất khí có thể làm mất màu dung dịch nước brom là: a. so2. b. co2. c. o2. d. hcl. 2023
7 tháng trước
#5
Top 8 tìm việc làm tiện, phay bảo q7 2023
7 tháng trước
#6
Top 3 tôi xuyên thành tiểu kiều the của lão đại phản 2 2023
7 tháng trước
#7
Top 9 đổi mới phong cách, thái độ phục vụ của cán bộ y tế hướng tới sự hài lòng của người bệnh 2023
7 tháng trước
#8
Top 2 bài the dục phát triển chung lớp 6 2022 2023
7 tháng trước
#9
Top 3 bài giảng vũ điệu sắc màu (lớp 4) 2023
7 tháng trước

Bài mới nhất

Khi nào đăng ký nguyện vọng đại học 2023 năm 2024
Trung tâm thực tại y khoa bình hòa tp hcm năm 2024
Bài toán liên quan tới mức cường độ âm năm 2024
Top 5 em gái đồng phim sex đẹp nhất năm 2024
Giải bài tập hệ phương trình tuyến tính năm 2024
Cơ sở hình thành các nền văn minh phương đông năm 2024
Bài tập vẽ hình tiêu chuẩn jis 2d sang 3d năm 2024
Bài 7 sgk toán lớp 9 trang 69 năm 2024
Top and bottom margins in word not showing năm 2024
Lưu văn bản vào đĩa ta thực hiện năm 2024

Chủ Đề

programming Hỏi Đáp Toplist Là gì Mẹo Hay Địa Điểm Hay mẹo hay Học Tốt Công Nghệ Nghĩa của từ Khỏe Đẹp Bao nhiêu đánh giá Top List bao nhieu bao nhiêu hướng dẫn Bài tập Xây Đựng So Sánh Tiếng anh So sánh Sản phẩm tốt Ngôn ngữ Bài Tập javascript Thế nào Ở đâu Hướng dẫn Dịch Máy tính Tại sao Đại học Món Ngon Khoa Học