Как удалить повторяющуюся подстроку из текста, не удаляя повторяющиеся знаки препинания?

Вот пример строки, которая у меня есть,

string = '111 East Sego Lily Drive Lily Drive, Suite 200 Sandy, UT 84070'

Здесь «Лили Драйв» повторяется дважды, и я хочу удалить это дублирование. Но если вы видите, что знак препинания также повторяется дважды, но я не хочу его удалять.

string = nltk.word_tokenize(string)
string = OrderedDict().fromkeys(string)
string = " ".join(string)

Это возвращается,

'111 East Sego Lily Drive, Suite 200 Sandy UT 84070'

Что я ищу,

'111 East Sego Lily Drive, Suite 200 Sandy, UT 84070'
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
23
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вместо OrderedDict вы можете сделать небольшой обходной путь, чтобы предотвратить удаление дубликатов , или всего, что вы определяете. Как это:

import nltk.tokenize as nltk

string = '111 East Sego Lily Drive Lily Drive, Suite 200 Sandy, UT 84070'
s = nltk.word_tokenize(string)

uniques = set()
res = []
for word in s:
    if word not in uniques or word==',':
        uniques.add(word)
        res.append(word)
        
out = ' '.join(res).replace(' ,', ',')
print(out)

111 East Sego Lily Drive, Suite 200 Sandy, UT 84070

Другие вопросы по теме