结巴分词,其中文本文件是csv,里面包括time和tokenization_filtered两列,输出分词后的csv文档
时间: 2024-04-18 11:32:07 浏览: 108
当然,您可以使用pandas库将分词后的结果保存到一个新的CSV文件中。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
import jieba
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')
# 分词处理
df['tokenization_filtered'] = df['tokenization_filtered'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))
# 保存分词结果到新的CSV文件
df.to_csv('tokenized_file.csv', index=False)
```
请将代码中的`your_file.csv`替换为您实际的文件路径。代码中使用了`to_csv`方法将DataFrame保存为新的CSV文件,其中`index=False`参数用于去除行索引。
运行代码后,将会生成一个名为`tokenized_file.csv`的新文件,其中包含了分词后的结果。
希望对您有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
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结巴分词,其中文本文件是csv,里面包括time和tokenization_filtered两列
您好!可以使用Python中的pandas库来读取CSV文件并进行分词处理。首先,您需要安装pandas库和jieba库(jieba是一个常用的中文分词工具)。
安装pandas库:
```
pip install pandas
```
安装jieba库:
```
pip install jieba
```
接下来,您可以使用以下代码来读取CSV文件并进行分词处理:
```python
import pandas as pd
import jieba
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')
# 分词处理
df['tokenization_filtered'] = df['tokenization_filtered'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))
# 输出处理后的数据
print(df.head())
```
请将代码中的`your_file.csv`替换为您实际的文件路径。代码中使用了`lambda`函数和`apply`方法,将分词处理应用到'tokenization_filtered'列的每一行。分词结果使用空格连接,并存储在新的'tokenization_filtered'列中。
希望能对您有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
上面的代码报错了:Traceback (most recent call last): File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\testcnn.py", line 15, in <module> train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True) File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 2561, in call encodings = self._call_one(text=text, text_pair=text_pair, **all_kwargs) File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 2647, in _call_one return self.batch_encode_plus( File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 2838, in batch_encode_plus return self._batch_encode_plus( File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils.py", line 733, in _batch_encode_plus first_ids = get_input_ids(ids) File "C:\Users\star\PycharmProjects\numbers\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils.py", line 713, in get_input_ids raise ValueError( ValueError: Input is not valid. Should be a string, a list/tuple of strings or a list/tuple of integers. 进程已结束,退出代码1
根据错误信息,问题出在将train_texts作为参数传递给tokenizer时。根据错误提示,输入应该是一个字符串、字符串列表/元组,或者整数列表/元组。请确保train_texts符合这些要求。
你可以尝试将train_texts转换为字符串列表,确保每个文本都是字符串类型。可以使用以下代码来实现:
```python
train_texts = df['x'].astype(str).tolist()
```
然后再次运行tokenizer方法进行编码。
如果问题仍然存在,请确保train_texts中的数据类型符合要求,并检查数据是否正确加载。
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