我有一个文本文件，如下所示：
Sentence:1 Polarity:N 5puan verdim o da anistonun güzel yüzünün hatırına.
Sentence:2 Polarity:N son derece sıkıcı bir filim olduğunu söyleyebilirim.
Sentence:3 Polarity:N ..saçma bir konuyu nasılda filim yapmışlar maşallah
Sentence:4 Polarity:P bence hoş vakit geçirmek için seyredilebilir.
Sentence:5 Polarity:P hoş ve sevimli bir film.
Sentence:6 Polarity:O eşcinsellere pek sempati duymamakla beraber bu filmde sanki onları sevimli göstermeye çalışmışlar gibi geldi.
Sentence:7 Polarity:O itici bir film değildi sonuçta.
Sentence:8 Polarity:N seyrederken bu kadar sinirlendiğim film hatırlamıyorum.
Sentence:9 Polarity:O J.Aniston ın hiç mi umut yok diye sorduğu sahnede kıracaktım televizyonu!
Sentence:10 Polarity:O kimse yazmamış ben yazıyım:)
Sentence:11 Polarity:P güzel bi pazar günü şirin bi film izlemek isteyenler için çok güzel.
我想将此数据拆分成这样的表：
Sentence_No - Sentence_Polarity - Sentence_txt
1 - N - 5puan verdim o da anistonun güzel yüzünün hatırına.
2 - N - son derece sıkıcı bir filim olduğunu söyleyebilirim.
3 - N - ..saçma bir konuyu nasılda filim yapmışlar maşallah
4 - P - bence hoş vakit geçirmek için seyredilebilir.
因此，我想我需要从“句子：”，“极性”和最后一个txt部分后面获取该部分。我想要这样，以便对数据进行分类。
我在下面编写了代码，但不适用于此目的：
df = pd.read_csv('SU-Movie-Reviews-Sentences.txt', lineterminator='\n', names=['Sentence_No', 'Sentence_Polarity' , 'Sentence_txt'])
答案 0 :(得分：1)
我将此作为测试字符串：
Context使用Python的tagListTemplateRaw :: Html
tagListTemplateRaw =
ul $ do
"$for(tags)$"
li ! A.class_ "" $ do
a ! href "$url$" $ "$title$"
ul $ do
"$for(posts)$"
li ! A.class_ "" $ do
a ! href "$url$" $ "$title$"
"$endfor$"
"$endfor$"
模块，您可以使用test = """Sentence:1 Polarity:N 5puan verdim o da anistonun güzel yüzünün hatırına.
Sentence:2 Polarity:N son derece sıkıcı bir filim olduğunu söyleyebilirim.
Sentence:3 Polarity:N ..saçma bir konuyu nasılda filim yapmışlar maşallah
Sentence:4 Polarity:P bence hoş vakit geçirmek için seyredilebilir."""
替换所需的内容：
re为您提供所需的格式。 re.sub或new_string = re.sub(r"Sentence:(\d+) Polarity:(\w)", r"\1 - \2 -", test)
分别是与组\1匹配的数字或与\2匹配的字母。
现在您可以使用新字符串了。
答案 1 :(得分：1)
在replace中使用DataFrame的regex方法，并在header=None读取文件时使用read_csv，因为默认情况下，数据集的第一行将被视为标题，而您将无法获得第一线。因此，请使用fillna("0")，因为您的数字顺序不一致并且为空或Nan：
df = pd.read_csv("SU-Movie-Reviews-Sentences.txt", header=None).fillna("0")
print(df)
0
0 Sentence:1 Polarity:N 5puan verdim o da anisto...
1 Sentence:2 Polarity:N son derece sıkıcı bir fi...
2 Sentence:3 Polarity:N ..saçma bir konuyu nasıl...
3 Sentence:4 Polarity:P bence hoş vakit geçirmek...
4 Sentence:5 Polarity:P hoş ve sevimli bir film.
5 Sentence:6 Polarity:O eşcinsellere pek sempati...
6 Sentence:7 Polarity:O itici bir film değildi s...
7 Sentence:8 Polarity:N seyrederken bu kadar sin...
8 Sentence:9 Polarity:O J.Aniston ın hiç mi umu...
9 Sentence:10 Polarity:O kimse yazmamış ben yazı...
10 Sentence:11 Polarity:P güzel bi pazar günü şi...
下面是如何使用replace ：
>>> df.replace('Sentence:|Polarity:', '',regex=True)
0
0 1 N 5puan verdim o da anistonun güzel yüzünün ...
1 2 N son derece sıkıcı bir filim olduğunu söyle...
2 3 N ..saçma bir konuyu nasılda filim yapmışlar...
3 4 P bence hoş vakit geçirmek için seyredilebilir.
4 5 P hoş ve sevimli bir film.
5 6 O eşcinsellere pek sempati duymamakla berabe...
6 7 O itici bir film değildi sonuçta.
7 8 N seyrederken bu kadar sinirlendiğim film ha...
8 9 O J.Aniston ın hiç mi umut yok diye sorduğu...
9 10 O kimse yazmamış ben yazıyım:)
10 11 P güzel bi pazar günü şirin bi film izleme...