python对excel分词

Python对Excel分词可以使用多种第三方库和工具，常用的有：

1. pandas：可以读取Excel文件，并进行数据清洗和预处理。
2. jieba：一个中文分词库，可以对文本进行分词。
3. NLTK：一个广泛使用的自然语言处理库，包含多种中文分词方法。
4. SnowNLP：另一个常用的中文自然语言处理库，也可以进行分词。

使用这些工具，你可以将Excel文件中的文本数据提取出来，然后对文本进行分词，并将分词结果保存回Excel文件中。需要注意的是，在进行中文分词时，需要使用中文分词库，并对文本进行预处理，如去除停用词、标点符号等。同时，如果Excel文件中包含多个文本列，需要对每列进行分词，并将分词结果保存到相应的列中。

相关问题

python excel中文分词

在Python中进行Excel中文分词，你可以使用第三方库xlrd和jieba来实现。下面是一个示例代码：

import xlrd
import jieba

# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('your_excel_file.xlsx')
sheet = workbook.sheet_by_index(0)

# 读取Excel中的文本数据
texts = []
for row in range(sheet.nrows):
    for col in range(sheet.ncols):
        cell_value = sheet.cell_value(row, col)
        if isinstance(cell_value, str):
            texts.append(cell_value)

# 分词
seg_list = []
for text in texts:
    seg_list.append(jieba.lcut(text))

# 输出分词结果
for segs in seg_list:
    print(segs)

上述代码中，你需要将'your_excel_file.xlsx'替换为你要处理的Excel文件的路径。这段代码会读取Excel文件中的所有单元格的文本数据，并使用jieba库进行中文分词。最后，将分词结果打印出来。请确保你已经安装了xlrd和jieba库。

python分词excel

可以使用Python中的第三方库`jieba`来进行中文分词，同时使用`pandas`库来读取和写入Excel文件。以下是一个简单的示例代码：

import jieba
import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx')

# 对每个单元格进行分词
for i, row in df.iterrows():
    sentence = row['column_name']
    words = jieba.cut(sentence)
    df.at[i, 'column_name'] = ' '.join(words)

# 将结果写入Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

其中，`column_name`是Excel文件中需要进行分词的列名。分词结果会用空格隔开，并保存到同一个列中。最后，将处理后的数据写入新的Excel文件中。