news.csv 文件是包含新闻文本和对应分类的数据集文件,我如何改变呢
时间: 2023-06-25 13:01:52 浏览: 49
您可以使用文本编辑器或者代码编辑器打开 news.csv 文件,然后进行相应的修改。如果您想要增加新的新闻文本和分类,可以在文件末尾添加新的行,并按照规定的格式填写相应的内容。如果您想要修改已有的新闻文本或分类,可以直接修改相应的行中的内容。注意,修改后的文件需要保存并覆盖原来的文件,否则修改不会生效。
相关问题
帮我用python编写一个新闻文本分类系统,能跳过csv文件无效行
好的,可以使用Python的pandas库来处理CSV文件,并使用sklearn库中的机器学习算法来进行新闻文本分类。以下是一个简单的示例代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 加载 CSV 文件
df = pd.read_csv('news.csv', encoding='utf-8', error_bad_lines=False)
# 删除无效行
df.dropna(inplace=True)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['content'], df['category'], test_size=0.2)
# 特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test = vectorizer.transform(X_test)
# 训练模型
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)
# 测试模型
score = model.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', score)
```
在这个示例中,我们使用了pandas库来加载CSV文件,并使用`dropna`方法删除无效行。然后,我们使用sklearn库中的`TfidfVectorizer`类来进行特征提取,将文本转换为向量表示。接着,我们使用`MultinomialNB`算法进行分类模型训练,并使用`score`方法计算测试集准确率。
当然,这只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求和数据集来选择不同的算法和特征提取方法。
爬取学校新闻网页的标题,时间,内容,发布人并保存至.csv文件中
由于缺少具体的学校新闻网页链接和网页结构,以下代码仅供参考,需要根据实际情况进行修改和完善。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
# 模拟浏览器发送请求
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
# 发送请求,获取网页内容
url = 'http://www.example.com/news'
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 获取新闻列表
news_list = soup.find_all('div', class_='news-item')
# 遍历新闻列表,获取标题,时间,内容,发布人
news_data = []
for news in news_list:
title = news.find('a', class_='news-title').get_text()
time = news.find('span', class_='news-time').get_text()
content = news.find('div', class_='news-content').get_text()
author = news.find('span', class_='news-author').get_text()
news_data.append([title, time, content, author])
# 将数据保存至.csv文件中
with open('news.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(['标题', '时间', '内容', '发布人'])
writer.writerows(news_data)
```
在实际应用中,需要根据具体的网页结构和数据格式进行解析和提取。同时,需要注意编码问题,确保数据正确保存至.csv文件中。
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