删除非字符的方法比gsub更短(/\d |\W /,"")

删除非字符的方法比gsub更短的方法是使用正则表达式的替换方法。在Ruby编程语言中，可以使用String#gsub!方法结合正则表达式来删除非字符。

下面是一个完善且全面的答案：

删除非字符的方法比gsub更短的方法是使用正则表达式的替换方法。在Ruby编程语言中，可以使用String#gsub!方法结合正则表达式来删除非字符。具体的正则表达式可以是/\P{L}/，其中\P{L}表示匹配非字符。

这种方法的优势在于简洁高效，可以一次性删除所有非字符，而不需要遍历字符串进行逐个字符的判断和删除。同时，使用正则表达式可以灵活地匹配不同类型的非字符，如空格、标点符号等。

这种方法适用于需要删除字符串中的非字符部分的场景，比如清洗文本数据、过滤特殊字符等。例如，可以用于处理用户输入的文本，确保只保留字母和数字字符。

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请注意，本答案仅提供了一个示例，实际上还有其他方法可以删除非字符。此外，还有许多其他与云计算相关的名词和概念，如容器技术、无服务器计算、自动化部署等，如果您对这些内容有更多的问题，我也很乐意为您解答。

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awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。awk的处理文本和数据的方式是这样的，它逐行扫描文件，从第一行到最后一行，寻找匹配的特定模式的行，并在这些行上进行你想要的操作。如果没有指定处理动作，则把匹配的行显示到标准输出(屏幕)，如果没有指定模式，则所有被操作所指定的行都被处理。awk分别代表其作者姓氏的第一个字母。因为它的作者是三个人，分别是Alfred Aho、Brian Kernighan、Peter Weinberger。gawk是awk的GNU版本，它提供了Bell实验室和GNU的一些扩展。下面介绍的awk是以GUN的gawk为例的，在linux系统中已把awk链接到gawk，所以下面全部以awk进行介绍。

awk复习 awk 中使用外部shell变量 awk 中使用外部shell变量 A=44echo "ABCD" | awk -v GET_A=$A ’{print GET_A}’ 说明：-v选项用于定义参数，这里表示将变量A的值赋予GET_A。有多少个变量需要赋值，就需要多少个-v选项。与之等价的：应用于脚本中： #! /bin/bash sort -n filename |awk -F ':' '{print $1}'|uniq >id.txt for id in `cat id.txt`; do

学习数据分析，掌握一些灵巧的分析工具可以使得数据清洗效率事半功倍，比如在处理非结构化的文本数据时，如果能够了解一下简单的正则表达式，那么你可以免去大量的冗余代码，效率那叫一个高。正则表达式是一套微型的袖珍语言，非常强大，依靠一些特定的字母和符号作为匹配模式，灵活组合，可以匹配出任何我们需要的的文本信息。而且它不依赖任何软件平台，没有属于自己的GUI,就像是流动的水一样，可以支持绝大多数主流编程语言。今天这一篇只给大家简单介绍正则表达式基础，涉及到一些常用的字符及符合含义，以及其在R语言和Python

1、字段抽取字段抽取，是根据已知列数据的开始和结束位置，抽取出新的列字段截取函数：substr(x,start,stop) tel <- '18922254812'; #运营商 band <- substr(tel, 1, 3) #地区 area <- substr(tel, 4, 7) #号码段 num <- substr(tel, 8, 11) tels <- read.csv('1.csv'); #运营商 bands <- substr(tels[,1], 1, 3) #地区 areas <-

#调入分词的库 library("rJava") library("Rwordseg") #调入绘制词云的库 library("RColorBrewer") library("wordcloud") #读入数据(特别注意，read.csv竟然可以读取txt的文本) myfile<-read.csv(file.choose(),header=FALSE) #预处理，这步可以将读入的文本转换为可以分词的字符，没有这步不能分词 myfile.res <- myfile[myfile!=" "] #分词，并将分词结果转换为向量 myfile.words <- unlist(lapply(X = myfile.res,FUN = segmentCN)) #剔除URL等各种不需要的字符，还需要删除什么特殊的字符可以依样画葫芦在下面增加gsub的语句 myfile.words <- gsub(pattern="http:[a-zA-Z\\/\\.0-9]+","",myfile.words) myfile.words <- gsub("\n","",myfile.words) myfile.words <- gsub("　","",myfile.words) #去掉停用词 data_stw=read.table(file=file.choose(),colClasses="character") stopwords_CN=c(NULL) for(i in 1:dim(data_stw)[1]){ stopwords_CN=c(stopwords_CN,data_stw[i,1]) } for(j in 1:length(stopwords_CN)){ myfile.words <- subset(myfile.words,myfile.words!=stopwords_CN[j]) } #过滤掉1个字的词 myfile.words <- subset(myfile.words, nchar(as.character(myfile.words))>1) #统计词频 myfile.freq <- table(unlist(myfile.words)) myfile.freq <- rev(sort(myfile.freq)) #myfile.freq <- data.frame(word=names(myfile.freq),freq=myfile.freq); #按词频过滤词，过滤掉只出现过一次的词，这里可以根据需要调整过滤的词频数 #特别提示：此处注意myfile.freq$Freq大小写 myfile.freq2=subset(myfile.freq, myfile.freq$Freq>=10) #绘制词云 #设置一个颜色系： mycolors <- brewer.pal(8,"Dark2") #设置字体 windowsFonts(myFont=windowsFont("微软雅黑")) #画图 wordcloud(myfile.freq2$word,myfile.freq2$Freq,min.freq=10,max.words=Inf,random.order=FALSE, random.color=FALSE,colors=mycolors,family="myFont")

资源 | 简单快捷的数据处理，数据科学需要注意的命令行

作者：Kade Killary 机器之心编译参与：Nurhachu Null、思源对很多数据科学家而言，他们的数据操作经常需要使用 Pandas 或者 Tidyverse。理论上，这个说法没有任何错误，毕竟这就是这些工具存在的原因。然而，对于分隔符转换这样的简单任务而言，这些工具往往是大材小用，我们可以直接使用命令行快速处理。命令行应该是每个开发者都希望掌握的，尤其是数据科学家。熟悉终端的来龙去脉可以毫无疑问地可以让我们变得更加有效率，因此命令行还是计算机技术中的一个很棒的历史课。例如，awk 这个

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