python3 re.sub 解决missing ＜ at position 54

最新推荐文章于 2024-06-28 20:15:27 发布
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分类专栏： python 文章标签： python
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版权
"本文探讨了在使用Python的re.sub函数时，如果替换字符串repl包含特殊字符，Python仅处理 和 的情况。针对g导致的错误，提供了三种解决方法：1) 使用fr字符串；2) 替换g为g；3) 使用repr转换repl。这些技巧对于避免正则表达式中的解析错误至关重要。"

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

re.sub中如果repl含有特殊字符，则Python只处理了\r,\n，其他字符未做处理。如果含有\g则会报错missing < at position 54

解法办法
1，在某些版本中，可以使用fr"{repl}",我本地win10、python3.6上可以这样处理
2，使用replace，把\g换成\g，其他字符类似
3，repl=repr(repl)

Python中，使用正则表达式时，遇到的re.error:unbalanced parenthesis问题记录
炽空羽的博客
06-28 1万+
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Python初级第8课——正则（只读课堂）
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****TypeError: sub() missing 1 required positional argument: 'string’错误解决 刚开始使用python爬虫爬取网页时，使用re.sub()方法可能会碰到TypeError: sub() missing 1 required positional argument: 'string’这样的错误 解决方法很简单，由于re.sub()的参数 pattern: Pattern[AnyStr], repl: string: count: fl
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张陈亚的博客
10-09 2325
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sklearn2pmml xgboost缺失值(missing)处理的坑
Skycrab
06-13 8683
sklearn2pmml xgboost缺失值(missing)如何处理 今天同事在部署xgboost pmml模型时遇到了大坑，线上spark预测和本地python预测结果怎么都不对应，记录一下处理过程。 看了下同事的代码，貌似也没有问题 from sklearn2pmml import PMMLPipeline from sklearn2pmml import sklearn2pmml fro...
python基础
haonanxu的博客
04-08 956
点击这里，边看视频讲解，边学习以下内容有的函数执行一个流程就完了，并不需要返回什么信息，比如print函数，就是打印一下参数字符串，就完成了它的任务。但是有的函数，需要返回一个结果给调用者。比如 计算两个数字平方和的函数，必须要返回一个结果，告诉调用代码，平方和的计算结果。函数要返回结果，就必须要使用return关键字，后面加上返回的结果对象print(ret)语句等号右边的 就是函数调用的表达式。
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一个间歇性踌躇满志,持续性混吃等死的小菜鸟
08-19 1404
一、功能介绍 目前实现的功能有对接口进行测试(类里面进行用例编写)、excel读取用例、多个接口批量运行、生成报告、报告发送到邮箱。。。 整个流程就是： 1-导入功能包requests、unittest 2-创建一个测试类继承(unittest.TestCase) 3-写具体的测试内容setUp()，结束模块tearDown()，以及测试用例模块test_case() 【测试用例必须是test...
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06-28 1035
……
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无梦生7的博客
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re.error: unbalanced parenthesis at position 106 (line 6, column 1) python写正则表达式报错，原因是括号位置出现问题 “不平衡的括号”
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python3运行py的文件时会出现missing parentheses is call to 'print'
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#python3 的print需要括号 如下正确的函数调用写法 def printme(str): print(str) return # # 调用函数 printme("我要调用用户自定义函数!")
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### 51job招聘信息的数据清洗方法和工具 #### 使用Pandas进行初步处理 对于从51job获取的原始数据，通常会存在一些不一致性和冗余信息。可以利用`pandas`库来加载CSV文件并执行基本清理操作。 ```python import pandas as pd # 加载数据集 data = pd.read_csv(&#39;jobs_data.csv&#39;, encoding=&#39;gbk&#39;) # 查看前几行记录了解结构 print(data.head()) ``` #### 处理缺失值 针对字段中存在的空白项或NaN值，可以通过填充、删除等方式来进行预处理[^4]。 ```python # 统计各列缺失情况 missing_values = data.isnull().sum() print(missing_values) # 对特定列采用均值/众数填补策略 mean_salary = data[&#39;salary&#39;].dropna().median() data[&#39;salary&#39;] = data[&#39;salary&#39;].fillna(mean_salary) # 或者直接移除含有大量缺失值得行 cleaned_data = data.dropna(subset=[&#39;position_name&#39;]) ``` #### 文本标准化 许多职位描述可能包含HTML标签或其他特殊字符，这会影响后续分析效果。因此需要去除这些干扰因素，并统一文本格式[^1]。 ```python from bs4 import BeautifulSoup import re def clean_text(text): soup = BeautifulSoup(text, &#39;html.parser&#39;) stripped_text = soup.get_text(separator=" ") # 移除非中文字符（可根据需求调整） cleaned_text = re.sub(r&#39;[^\u4e00-\u9fff\s]&#39;, &#39;&#39;, stripped_text) return " ".join(cleaned_text.split()) # 应用于所有相关列 data[&#39;description_cleaned&#39;] = data[&#39;job_description&#39;].apply(clean_text) ``` #### 类别编码转换 为了便于机器学习模型训练，在某些情况下还需要将分类变量转化为数值型表示形式[^3]。 ```python from sklearn.preprocessing import LabelEncoder label_encoder = LabelEncoder() for column in [&#39;city&#39;, &#39;work_year&#39;]: if data[column].dtype == object: data[f&#39;{column}_encoded&#39;] = label_encoder.fit_transform(data[column]) ``` 通过上述步骤能够有效提升数据质量，为之后深入挖掘提供坚实基础。值得注意的是实际工作中还需依据具体业务场景灵活调整方案[^2]。
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