python_split("\r\n")

最新推荐文章于 2025-07-11 11:09:28 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-11 11:09:28 发布 · 1.9w 阅读

4 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #脚本

本文探讨了在脚本中处理文件时遇到的问题：如何正确区分和使用回车( )与换行( )。通过一个具体的例子说明了在不同情况下使用split方法进行字符串分割时的区别。

'\r'是回车，'\n'是换行，前者使光标到行首，后者使光标下移一格。通常用的Enter是两个加起来。

实际我的脚本读取FTP的列表，如果用的split("\r\n")，可以获得正确的结果；

而如果是split("\n"), 则每个子串带上\r，会导致输出的结果累加在一行。

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

really0816

关注关注

2
点赞
踩
4

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Python字符切片操作方法splitlines()按照换行符\r\n分隔字符串

tuliyou的博客

12-04

1万+

splitlines() 函数： Python splitlines() 按照行(’\r’, ‘\r\n’, \n’)分隔，返回一个包含各行作为元素的列表。如果参数 keepends 为 False，不包含换行符，如果为 True，则保留换行符。语法： str.splitlines([keepends]) 参数 keepends – 在输出结果里是否保留换行符(’\r’, ‘\r\n’, \n’)，默认为 False，不包含换行符，如果为 True，则保留换行符。返回值返回一个包含各行作为元素的列表

Python字符操作split()函数指定分隔符对字符串进行切片

tuliyou的博客

12-04

4863

split()函数 Python split() 通过指定分隔符对字符串进行切片。如果参数 num 有指定值，则分隔 num+1 个子字符串。语法： str.split(str="", num=string.count(str)). 参数 str – 分隔符，默认为所有的空字符，包括空格、换行(\n)、制表符(\t)等。 num – 分割次数。默认为 -1, 即分隔所有。返回值返回分割后的字符串列表。程序实例： str = "www.manhuan.net" str_val = str.split

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

python中的split()、rsplit()、splitlines()用法比较

程序员，他们想的是什么?他们想的永远都是技术，他们崇尚的也永远都是技术。

12-26

6681

split(分隔符，分割几次)从左向右寻找，分割元素并放入列表中，该分隔符丢弃；rsplit(分隔符，分割几次)从右向左寻找，分割元素并放入列表中，该分隔符丢弃；splitlines() 按照行(‘\r’, ‘\r\n’, \n’)分隔，并将元素放入列表中，该分隔符丢弃；

字符串split（） \r\n换行问题

DCX6530的博客

06-07

4851

String s = "1|S|6222020200080029248|杨书志|1022.8|5月工资|0-成功\r\n2|E|6222020200080029172|马宝河|1798.1|5月工资|9300-[93002544]资金池借出款额度不足"; String[] i = s.split("\r\n");

C#下分割string （spilt）回车换行符（\r\n）

沙漠之花的博客

11-03

8166

方法如下： text.Split(new string[] { "\r\n" }, StringSplitOptions.None)

R语言使用str_split函数和str_split_fixed函数将字符串分割（分裂、split）成几个部分：str_split函数使用指定的字符或者字符串分割字符串

statistics+insight+vista+power

01-28

1076

R语言使用str_split函数和str_split_fixed函数将字符串分割（分裂、split）成几个部分：str_split函数使用指定的字符或者字符串分割字符串、str_split_fixed函数将字符串分割为固定长度的新字符串向量

标题：R语言中的str_split_fixed函数详解及示例代码

James_CODER的博客

08-19

1148

我们通过示例代码演示了str_split_fixed函数的基本用法和使用正则表达式的方法。在R语言中，str_split_fixed函数是一个用于字符串拆分的强大工具。本文将详细介绍str_split_fixed函数的用法，并提供一些示例代码以帮助读者更好地理解。然后，使用str_split_fixed函数将字符串拆分为两列，并将结果存储在result中。我们希望将日期和时间分别存储在两列中。其中，参数string是要拆分的字符串，pattern是用于分隔字符串的模式，n是指定结果矩阵或数据框的列数。

AdaBoost_python_adboost_

09-30

ada = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, learning_rate=1.0, algorithm='SAMME.R', random_state=42) ada.fit(X_train, y_train) ``` 训练完成后，我们可以用测试集评估模型性能： ```python y_pred = ada....

python语法_python_

10-04

Python是一种高级、解释型、交互式和面向对象的脚本语言。它的简洁性和易读性使得它成为初学者入门编程的首选，同时也被广泛应用于数据分析、机器学习、网络编程、Web开发等多个领域。以下是关于Python语法的一些...

Archive_in_python_

10-03

line_count = len(content.split('\n')) # 行数 ``` 如果需要更复杂的文本分析，例如去除标点符号或停用词，可以引入`nltk`库进行预处理： ```python import nltk nltk.download('punkt') from nltk.corpus ...

Python字符串split及rsplit方法原理详解

12-17

1.描述 split()方法通过指定分隔符对字符串进行切片，如果参数num有指定值，则分隔num+1个子字符串，默认分隔符为所有空字符，包括空格、换行(\n)、制表符(\t)等 rstrip()方法通过 2.语法 str.split([sep=None][,count=S.count(sep)]) str.rsplit([sep=None][,count=S.count(sep)]) 3.参数 sep — 可选参数，指定的分隔符，默认为所有的空字符，包括空格、换行(\n)、制表符(\t)等 count — 可选参数，分割次数，默认为分隔符在字符串中出现的总次数 4.返回值

c#使用Split分割换行符 \r\n

diaobo9395的博客

12-21

2089

c# 使用Split分割换行符，方法如下（其余方法有空再添加）： string str = "aa" + "\r\n" + "bb"; string[] ss = str.Split(new string[] { "\r\n" }, StringSplitOptions.None); 转载于:https://www.cnblogs.com/yelanggu/p/620...

C# Split() 去除 \r\n 分组

amkr21253的博客

12-30

313

str为读入的文本string[] ReadText = str.Replace("\r\n", "@").Split('@');转自 http://zhidao.baidu.com/link?url=iOplALy1veHr72uLEGb8KSFwZ6ePyvMo5_rI14KgGjMUDy0Q-yw2apimXrBRzZzbU04CuNFjitjHlaI4hCWWFq 转载于:ht...

JavaScript字符串处理：trimEnd()与split(/\r?\n/)的完美搭配

最新发布

qq_48691693的博客

07-11

433

JavaScript字符串处理：trimEnd()与split(/\r?\n/)的完美搭配

Java String.split()用法小结

weixin_46245812的博客

11-03

388

Java String.split()用法小结https://www.cnblogs.com/mingforyou/p/3299569.html 在java.lang包中有String.split()方法,返回是一个数组我在应用中用到一些,给大家总结一下,仅供大家参考: 1、如果用“.”作为分隔的话,必须是如下写法,String.split("\\."),这样才能正确的分隔开,不能用String.split("."); 2、如果用“|”作为分隔的话,必须是如下写法,String.split("\\

Python, split()函数

Zhongjie1986的博客

06-11

513

语法 split() 方法语法： str.split(str="",num=string.count(str))[n] 参数说明： **str:**表示为分隔符，默认为所有的空字符，包括空格、换行(\n)、制表符(\t)等。，但是不能为空(’’)。若字符串中没有分隔符，则把整个字符串作为列表的一个元素 **num:**表示分割次数。如果存在参数num，则仅分隔成 num+1 个子字符串，并且每一个...

Java使用replaceAll()、split()方法，对\r\n字符串换行处理遇见的问题

✅ Java 开发工程师，从事 Web 应用程序的研发，擅长 Spring、SpringBoot 等技术。 ✅ 热爱编程，业余时间学习新知识，通过优快云记录学习心得和笔记内容。

06-06

3191

这周在工作中，遇见了一个需求，大致需求功能是：在配置表中维护一个连接符，这里配置的是【\r\n】换行符，前端获取数据显示的时候，使用配置表中的【\r\n】换行符进行拼接显示，看着是和简单的需求，做完之后，我将拼接好的字符串返回给前端，奇怪的事情发生了，前端没有换行显示，而是将【\r\n】内容原样显示出来了。一顿操作之后，发现不生效？普通的\r\n没有被替换成换行符，沃特，没想明白为啥，百度了一圈，后面至于找到原因了，解决方案如下。到此，对于replaceAll()方法处理【\r\n】换行符的问题解决啦。

Java中split分割带空格的字符串 \t \n \r \f 及 \s 的区别

LiZhen314的博客

05-26

7208

例:二、正确使用split来分割空白字符 1、\\s而不是\s：反斜杠是一个特殊的字符，在字符串中开始转义序列。" \ "号的在正则中被赋予了特殊含义，这时，就需要在造成歧义的字符前加\，来告诉编译器：这个字符只是一个普通字符。所以当我们想在正则中匹配”\s”时，需要加上转义变成了“\\s"。2、\s和\t\n\r\f及' '的关系：空白字符是' '、'\t'、'\n'、'\r'，

File "train.py", line 354, in <module> main() File "train.py", line 250, in main train_img_ids, val_img_ids = train_test_split(img_ids, test_size=0.2, random_state=41) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/_param_validation.py", line 214, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/model_selection/_split.py", line 2649, in train_test_split n_train, n_test = _validate_shuffle_split( File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/model_selection/_split.py", line 2305, in _validate_shuffle_split raise ValueError( ValueError: With n_samples=0, test_size=0.2 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters

03-28

<think>好的，我现在要解决用户在使用scikit-learn的train_test_split时遇到的ValueError问题，具体错误是“n_samples=0, test_size=0.15导致训练集为空”。用户希望知道如何解决这个问题。首先，我需要回忆一下这个错误的常见原因以及对应的解决方案。首先，用户提供的错误信息中提到n_samples=0，这说明传入train_test_split的数据集dataset可能为空，或者包含零个样本。这时候，无论怎么划分测试集和训练集，都会导致训练集或测试集为空，从而引发错误。接下来，我需要逐步分析可能的原因和解决办法。根据引用[2]和[3]，当数据集中的样本数量不足以支持指定的测试集大小时，就会报错。例如，当n_samples=0时，显然无法分割。此外，引用[4]中提到用户需要确保输入路径正确，数据被正确读取，这可能意味着数据未正确加载导致dataset为空。因此，第一步应该检查数据是否正确加载，确认数据集不为空。接下来，可能的解决步骤包括： 1. 检查数据加载过程是否正确，确保数据集不为空。例如，检查CSV文件路径是否正确，数据是否被正确解析，是否存在隐藏的行或列导致数据未被读取。 2. 如果数据确实存在但样本数较少，需要调整test_size或train_size参数，使得分割后的训练集和测试集都不为空。例如，当样本数很小时，可能需要使用更小的test_size，或者使用交叉验证方法。 3. 确保传入train_test_split的参数类型正确，比如数据集是否是有效的数组或DataFrame，而没有被误处理为其他结构。另外，引用[1]中提到的代码示例使用了test_size=0.9，但若样本数过少，这样的高比例也可能导致问题。因此，用户需要根据实际样本数量调整分割比例。还需要考虑数据预处理的问题。例如，是否有数据过滤步骤意外移除了所有样本，或者数据清洗过程中导致数据集为空。检查数据预处理步骤是否有误，确保在分割前数据集包含足够的样本。最后，如果用户的数据集确实有足够样本但仍然报错，可能需要检查scikit-learn的版本是否存在已知问题，或者是否有其他代码逻辑错误导致数据集在传入train_test_split前被修改为空。总结可能的解决方案为： - 验证数据集是否成功加载且非空 - 调整test_size或train_size参数 - 增加样本量或使用其他验证方法 - 检查数据预处理流程 - 确保参数类型正确需要将这些步骤清晰地传达给用户，并提供具体的代码示例，例如如何检查数据集形状，如何调整参数，如何处理小样本情况等。同时，提醒用户注意文件路径、数据格式以及可能的预处理错误，这些都是常见的数据加载问题来源。</think>针对`train_test_split`出现的`ValueError: n_samples=0`问题，以下是分步解决方案： --- ### **原因分析** 错误的核心是**输入数据集的样本数为0**，可能由以下原因导致： 1. **数据未正确加载**：文件路径错误、数据格式不匹配或读取代码逻辑错误，导致数据集为空[^3][^4]。 2. **数据预处理错误**：过滤条件过严或处理步骤错误，意外清空数据集。 3. **参数设置不合理**：当样本量极小时，`test_size`比例过高导致分割后训练集为空[^2]。 --- ### **解决方案** #### **1. 验证数据集是否加载成功** - **检查数据形状**：加载数据集后，立即打印数据维度确认样本数。 ```python print("数据集样本数:", len(dataset)) # 若输出0，则数据未加载成功 ``` - **检查文件路径与格式**： - 确保CSV/JSON文件路径正确（注意转义字符，建议使用`r"D:\path"`或`/`分隔符）。 - 验证数据列名与代码中的读取逻辑匹配（如`pd.read_csv`的`header`参数）。 #### **2. 调整分割参数** - **强制指定`train_size`**：当样本量极少时（如少于10个），直接分配训练集大小： ```python train, test = train_test_split(dataset, test_size=0.2, train_size=5) # 至少保留5个样本 ``` - **降低`test_size`比例**：例如从`0.9`改为`0.5`以下，避免训练集为空。 #### **3. 处理小样本场景** - **使用交叉验证**：样本极少时改用`KFold`或`StratifiedKFold`： ```python from sklearn.model_selection import KFold kf = KFold(n_splits=5) for train_index, test_index in kf.split(dataset): train, test = dataset[train_index], dataset[test_index] ``` - **关闭随机打乱**：若样本顺序敏感，设置`shuffle=False`。 #### **4. 检查数据预处理流程** - 删除不必要的过滤条件（如`dropna()`或条件筛选）。 - 添加异常处理逻辑，避免空数据集进入分割： ```python if len(dataset) == 0: raise ValueError("数据集为空，请检查数据加载步骤！") ``` --- ### **代码示例** ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 正确加载数据（示例） dataset = pd.read_csv(r"D:\data.csv") # 使用原始路径并关闭特殊字符处理 print("数据样本数:", len(dataset)) # 验证非空 # 安全分割逻辑 if len(dataset) > 1: train, test = train_test_split(dataset, test_size=0.2, random_state=42) else: print("样本不足，无法分割！") ``` --- ### **注意事项** - **版本兼容性**：更新`scikit-learn`至最新版本（`pip install -U scikit-learn`）。 - **数据类型**：确保输入是数组或DataFrame，而非`None`或其他类型。 - **错误日志**：捕获异常并输出详细信息： ```python try: train, test = train_test_split(dataset, test_size=0.2) except ValueError as e: print(f"错误详情: {e}") ``` ---