python txt数据清洗

在Python中，文本数据清洗是一项关键的数据预处理步骤，目的是去除无关信息、纠正格式错误、填充缺失值、标准化内容等。以下是常见的文本数据清洗过程：

1. **去除噪声**：这包括删除HTML标签、特殊字符、换行符、空格过多等。可以使用`BeautifulSoup`库对HTML文本进行解析，使用正则表达式(`re`)移除不需要的内容。

import re
text = re.sub('<[^>]+>', '', text)

2. **编码转换**：如果文本包含非ASCII字符，如UTF-8转为ISO-8859-1等，可以使用`chardet`库检测并转换编码。

import chardet
detected_encoding = chardet.detect(text)['encoding']
text = text.decode(detected_encoding).encode('utf-8')

3. **停用词处理**：移除常用而无实际含义的词语，如“的”、“是”等，可以用`nltk`库中的停用词表。

from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('chinese'))
filtered_text = ' '.join([word for word in text.split() if word not in stop_words])

4. **缺失值处理**：可以选择删除含有缺失值的行（`pandas.DataFrame.dropna()`），或者用特定值（如`NaN`、字符串“未知”）替换缺失值。

df = df.fillna('未知')

5. **标准化**：统一日期格式、大小写、数字格式等，可以使用`dateutil`库处理日期，`str.lower()`将所有字母转小写。

from dateutil.parser import parse
date = parse(date_string)