我从Python中的一个模型中得到了一些结果，并将其保存为。txt以在RMarkdown中渲染。
。txt就是这个。
precision recall f1-score support
0 0.71 0.83 0.77 1078
1 0.76 0.61 0.67 931
avg / total 0.73 0.73 0.72 2009
我把这个文件读入r中，
x
当我保存这个时，r将结果保存为一列（V1），而不是下面的5列，
V1
1 precision recall f1-score support
2 0 0.71 0.83 0.77 1078
3 1 0.76 0.61 0.67 931
4 avg / total 0.73 0.73 0.72 2009
我尝试使用strsplit（）拆分列，但没有成功。
strsplit(as.character(x$V1), split = "|", fixed = T)
可能是strsplit（）不是正确的方法吗？我如何绕过这一点，以获得[4x5]数据帧。
谢谢。
不是很优雅，但这个很管用。首先我们读取原始文本，然后使用正则表达式清理、删除空白，并转换为csv可读格式。然后我们读csv。
library(stringr)
library(magrittr)
library(purrr)
text <- str_replace_all(readLines("~/Desktop/test.txt"), "\\s(?=/)|(?<=/)\\s", "") %>%
.[which(nchar(.)>0)] %>%
str_split(pattern = "\\s+") %>%
map(., ~paste(.x, collapse = ",")) %>%
unlist
read.csv(textConnection(text))
#> precision recall f1.score support
#> 0 0.71 0.83 0.77 1078
#> 1 0.76 0.61 0.67 931
#> avg/total 0.73 0.73 0.72 2009
由reprex软件包（v0.2.0）于2018年9月20日创建。
由于有python输出csv更简单，我在这里发布了一个替代方案。以防万一，如果它是有用的，即使在python需要一些工作。
def report_to_csv(report, title):
report_data = []
lines = report.split('\n')
# loop through the lines
for line in lines[2:-3]:
row = {}
row_data = line.split(' ')
row['class'] = row_data[1]
row['precision'] = float(row_data[2])
row['recall'] = float(row_data[3])
row['f1_score'] = float(row_data[4])
row['support'] = float(row_data[5])
report_data.append(row)
df = pd.DataFrame.from_dict(report_data)
# read the final summary line
line_data = lines[-2].split(' ')
summary_dat = []
row2 = {}
row2['class'] = line_data[0]
row2['precision'] = float(line_data[1])
row2['recall'] = float(line_data[2])
row2['f1_score'] = float(line_data[3])
row2['support'] = float(line_data[4])
summary_dat.append(row2)
summary_df = pd.DataFrame.from_dict(summary_dat)
# concatenate both df.
report_final = pd.concat([df,summary_df], axis=0)
report_final.to_csv(title+'cm_report.csv', index = False)
从这个解决方案中得到启发的函数
