semvec/pypi-packages huggingface dataset:
takin 1.1.2
A Python Toolkit for File Processing, Text Cleaning and Data Splitting
License: MIT
Requires Python: >=3.6.0
Keywords: NLP text cleaning file processing data splitting

<div align="center"><img src="https://github.com/sharejing/Takin/blob/main/images/takin_logo.PNG" height="150px"/></div>

<h2 align="center">A Python Toolkit for File Processing, Text Cleaning and Data Splitting</h2>

实验室数据大多由人工众包构建而成，其格式规范，内容干净，数据经过一些简单清洗便能用于模型训练；而真实环境下的数据往往来自于一些用户日志、员工记录等，其文件格式众多，数据内容包含大量噪声，想要获得内容干净、格式规范统一的数据，就需要对这些数据进行深度清洗。Takin就是一款用于真实环境下文件处理、文本清洗和数据划分的开源工具。通过对外提供函数接口的方式，帮助使用者快速获取模型的输入数据。

🚩<b>Takin的最终目标是：对于任何格式和内容的数据，通过Takin就能完全得到你所期望的最规范、最干净的数据。</b>

为了接近并最终达到这个目标，Takin目前包含以下功能：
* 文件处理：读取和写入各种文件；
* 文本清洗：提供多个清洗函数接口（如删除数字、序号、标点、特殊字符等）；
* 数据划分：快速划分训练集、验证集和测试集。

<h2 align="center">Installation&Usage&Plan</h2>
<h3>:sunny: Installation</h3>

```bash
pip install takin
```

<h3>:sunny: Plan&Usage</h3>

### 文件处理 (File Processing)
- [x] 加载Json文件，整个Json文件是一个python字典 [load_single_json](../../wiki/File-Processing#load_single_json)
- [x] 加载Json文件，一行是一个python字典 [load_multi_json](../../wiki/File-Processing#load_multi_json)
- [x] 将python字典或字典列表写入Json文件 [write_json](../../wiki/File-Processing#write_json)
- [x] 输出给定目录里的所有指定文件类型的绝对路径 [output_filenames](../../wiki/File-Processing#output_filenames)
- [x] 加载单个纯文本文件 [load_single_txt](../../wiki/File-Processing#load_single_txt)
- [x] 加载给定目录里的所有纯文本文件 [load_multi_txt](../../wiki/File-Processing#load_multi_txt)
- [x] 将python列表数据写入纯文本文件 [write_txt](../../wiki/File-Processing#write_txt)
- [x] 加载yaml参数配置文件 [load_yaml](../../wiki/File-Processing#load_yaml)
- [x] 将数据写入excel文件 [write_excel](../../wiki/File-Processing#write_excel)

### 文本清洗 (Text Cleaning)
- [x] 删除文本中的转移字符 [delete_escape_character](../../wiki/Text-Cleaning#delete_escape_character)
- [x] 删除文本中的多余空白 [delete_extra_whitespace](../../wiki/Text-Cleaning#delete_extra_whitespace)
- [x] 删除文本中的数字 (百分数、分数、小数、整数) [delete_digit](../../wiki/Text-Cleaning#delete_digit)
- [x] 删除文本中的所有标点符号(保留运算符) [delete_punctuation](../../wiki/Text-Cleaning#delete_punctuation)
- [x] 删除英文字母 [delete_letter](../../wiki/Text-Cleaning#delete_letter)
- [x] 删除汉字 [delete_chinese](../../wiki/Text-Cleaning#delete_chinese)
- [x] 删除括号以及括号里的内容 [delete_bracket](../../wiki/Text-Cleaning#delete_bracket)
- [x] 删除文本中的序号 [delete_series_number](../../wiki/Text-Cleaning#delete_series_number)
- [x] 连续重复的标点符号只保留一次 [delete_repeated_punc](../../wiki/Text-Cleaning#delete_repeated_punc)

### 数据划分 (Data Splitting)
- [x] 给定一个原始数据集，按照比例将其划分为训练集、验证集、测试集 [split_dataset](../../wiki/Data-Splitting#split_dataset)
- [x] corpus中每个元素是dict，按照类别进行数据切分 [split_dataset_by_class](../../wiki/Data-Splitting#split_dataset_by_class)

<b>目前Takin仍处于开发阶段，才疏学浅，若有错误和不当之处，请批评与指正！</b>

<b>如果您有更好的想法想一起合作，请联系我QQ：1085665357，请注明来意，谢谢~</b>
csvdivider 1.4.1
csvdivider
License: MIT

# csvdivider
csvdivider is a command-line tool for dividing CSV into separated CSVs
## Example
```bash

csvdivide xxx.csv 1000

#more
csvdivide -h
usage: csvdivide [-h] [-i INPUT_FILE] [-o [OUTPUT_PATH]] [--head | --no-head] lines

Dividing CSV into separated CSVs.

positional arguments:
  lines                 Insert a column of line numbers at the front of the output.

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -i INPUT_FILE, --input_file INPUT_FILE
                        The CSV file to operate on.
  -o [OUTPUT_PATH], --output_path [OUTPUT_PATH]
                        output folder
  --head, --no-head     with or without column names, default value: True
```
## Installing threado and Supported Versions

threado is available on PyPI:

```console
$ python -m pip install csvdivider
```