用python进行tfidf权重分析代码和步骤

步骤：
1.导入需要的库
2.加载数据集
3.数据预处理
4.计算TF-IDF权重
5.展示结果

代码如下：

# 导入需要的库
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 加载数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 数据预处理
data["text"] = data["text"].str.lower() # 将所有文本转化为小写
data["text"] = data["text"].str.replace("[^a-z]", " ") # 去除所有非字母字符
data["text"] = data["text"].str.strip() # 去除所有空格

# 计算TF-IDF权重
tfidf = TfidfVectorizer(max_features=1000) # 创建一个TF-IDF权重计算器，最多计算1000个特征
tfidf.fit(data["text"]) # 计算TF-IDF权重向量
tfidf_weights = tfidf.transform(data["text"]) # 将文本转换为TF-IDF权重向量

# 展示结果
print(tfidf_weights.toarray()) # 打印TF-IDF权重向量
print(tfidf.get_feature_names()) # 打印特征名称

其中，`data.csv`是待处理的数据集文件名，`text`是数据集中存储文本的列名。通过以上步骤，可以得到每个文本的TF-IDF权重向量。