Python微博评论情感分析数据预处理代码

时间: 2023-09-09 14:10:24 浏览: 256
以下是Python微博评论情感分析数据预处理的代码示例: ```python import pandas as pd import jieba import re # 读取数据 df = pd.read_csv('weibo_comments.csv', encoding='utf-8') # 去除空值和重复值 df.dropna(inplace=True) df.drop_duplicates(inplace=True) # 清洗数据 def clean_text(text): # 去除网址 text = re.sub(r'http\S+', '', text) # 去除@用户 text = re.sub(r'@[\w]+', '', text) # 去除#话题# text = re.sub(r'#.*?#', '', text) # 去除空格和换行符 text = re.sub(r'\s+', '', text) # 分词 words = jieba.lcut(text) # 去除停用词 stopwords = ['的', '了', '是', '我', '你', '他'] words = [word for word in words if word not in stopwords] # 合并词语 text = ''.join(words) return text df['clean_text'] = df['comment'].apply(clean_text) # 保存处理后的数据 df.to_csv('weibo_comments_clean.csv', index=False) ``` 解释一下代码: 1. 首先使用 pandas 库读取微博评论的 csv 文件,编码方式为 utf-8。 2. 对数据进行清洗,去除空值和重复值。 3. 编写 clean_text() 函数,用于清洗每条评论的文本内容。该函数通过正则表达式去除网址、@用户和#话题#,然后使用 jieba 库进行中文分词,并去除停用词,最后将分词结果合并成一个字符串。 4. 对每条评论的文本内容应用 clean_text() 函数,得到清洗后的文本。 5. 将处理后的数据保存为 csv 文件。

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