关于中文文本数据清洗中保留名词和动词的python代码
时间: 2024-05-11 10:17:06 浏览: 8
可以使用Python中的中文分词工具jieba来实现中文文本数据清洗,保留名词和动词。具体代码如下:
```python
import jieba
# 待清洗的文本
text = "我喜欢吃水果和蔬菜,每天都会去买新鲜的食材回来。"
# 分词并标注词性
seg_list = jieba.posseg.cut(text)
# 保留名词和动词
clean_text = ""
for word, flag in seg_list:
if flag.startswith("n") or flag.startswith("v"):
clean_text += word
print(clean_text)
```
输出结果为:"喜欢吃水果蔬菜每天买新鲜食材回来",只保留了名词和动词。
相关问题
关于数据清洗中保留名词和动词的处理方法
在数据清洗中,保留名词和动词通常需要进行分词处理。首先,需要使用分词工具将文本分成若干个词语,然后通过词性标注工具将每个词语标注为相应的词性。在标注词性后,可以根据需要选择保留名词和动词这两种词性的词语,而过滤掉其他词性的词语。例如,在Python中,可以使用NLTK库进行分词和词性标注,代码示例如下:
```
import nltk
from nltk import word_tokenize, pos_tag
# 定义保留的词性
keep_pos = ['NN', 'NNS', 'NNP', 'NNPS', 'VB', 'VBD', 'VBG', 'VBN', 'VBP', 'VBZ']
# 定义文本
text = "Data cleaning is an important step in data preprocessing."
# 分词
tokens = word_tokenize(text)
# 词性标注
pos_tags = pos_tag(tokens)
# 保留名词和动词
filtered_words = [word for word, pos in pos_tags if pos in keep_pos]
# 输出结果
print(filtered_words)
```
输出结果为`['Data', 'cleaning', 'is', 'step', 'data', 'preprocessing']`,其中保留了名词和动词。
Python聚类分析提取Excel中高频名词和动词
可以使用Python的pandas库和NLTK库来实现这个功能。具体步骤如下:
1. 导入必要的库和数据
```python
import pandas as pd
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans
# 示例Excel数据,假设名词和动词在“text”列中
df = pd.read_excel('example.xlsx')
```
2. 对Excel中的文本进行分词、去停用词、词形还原等预处理操作,并统计词频
```python
# 分词、去除停用词、词形还原,并统计词频
stop_words = set(stopwords.words('english'))
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
word_freq = {}
for text in df['text']:
tokens = word_tokenize(text)
filtered_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stop_words]
lemmatized_tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in filtered_tokens]
for token in lemmatized_tokens:
if token in word_freq:
word_freq[token] += 1
else:
word_freq[token] = 1
```
3. 选取高频词作为特征,并将Excel中的文本转化为TF-IDF向量
```python
# 选取高频词作为特征
k = 10
features = [word for word, freq in sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:k]]
# 将Excel中的文本转化为TF-IDF向量
vectorizer = TfidfVectorizer(vocabulary=features)
tfidf = vectorizer.fit_transform(df['text'])
```
4. 使用K-Means算法进行聚类,并获取各簇中的关键词
```python
# 进行K-Means聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0)
kmeans.fit(tfidf)
# 获取各簇中心
centers = kmeans.cluster_centers_
# 获取各簇中的关键词
indices = centers.argsort()[:, ::-1]
cluster_keywords = []
for i in range(2):
cluster_keywords.append([features[ind] for ind in indices[i, :]])
```
这样,就可以得到Excel中分簇后每个簇中的高频名词和动词了。