data["content_cutted"] = data.content.apply(chinese_word_cut)是什么意思

这行代码是将一个名为"data"的数据集中的"content"列中的每个文本数据，通过"chinese_word_cut"函数进行中文分词处理，并将处理结果保存在"data"数据集的新列"content_cutted"中。

通常情况下，中文文本需要进行分词处理，将其切分为一个一个的词语，方便后续的文本分析和处理。这个代码片段中使用的是"apply"函数，它可以对一个数据集的每一行数据进行指定的操作，并返回处理结果。

相关问题

def chinese_word_cut(mytext): jieba.load_userdict(dic_file) jieba.initialize() try: stopword_list = open(stop_file,encoding ='utf-8') except: stopword_list = [] print("error in stop_file") stop_list = [] flag_list = ['n','nz','vn'] for line in stopword_list: line = re.sub(u'\n|\\r', '', line) stop_list.append(line) word_list = [] #jieba分词 seg_list = psg.cut(mytext) for seg_word in seg_list: #word = re.sub(u'[^\u4e00-\u9fa5]','',seg_word.word) word = seg_word.word find = 0 for stop_word in stop_list: if stop_word == word or len(word)<2: #this word is stopword find = 1 break if find == 0 and seg_word.flag in flag_list: if word in synonym_origin: index = synonym_origin.index(word) word = synonym_new[index] word_list.append(word) return (" ").join(word_list) data["content"]=data.content.astype(str) data["content_cutted"] = data.content.apply(chinese_word_cut)加入正则表达式进行数据清洗

这段代码是一个用于中文分词和数据清洗的函数。首先，它使用了jieba库加载用户自词典，并初始化。然后，它尝试打开停用词文件，如果失败则将停用词列表设置为空并打印错误信息。接下来，它定义了一个停用词列表和一个词性标注列表。在进行分词时，对每个分词结果，它会检查是否为停用词或长度小于2，如果是则忽略；否则，它会检查该词的词性是否在标注列表中，如果是则将该词加入到结果列表中。最后，它将结果列表中的词用空格连接起来，作为分词结果返回。

在使用该函数时，它会将输入数据中的content列转换为字符串类型，并将分词结果保存在新的列content_cutted中。同时，它也使用了正则表达式进行数据清洗，但具体是什么样的清洗操作需要看stop_file和synonym_origin、synonym_new文件中的内容。

def chinese_word_cut(mytext): jieba.load_userdict(dic_file) jieba.initialize() try: stopword_list = open(stop_file,encoding ='utf-8') except: stopword_list = [] print("error in stop_file") stop_list = [] flag_list = ['n','nz','vn'] for line in stopword_list: line = re.sub(u'\n|\r', '', line) stop_list.append(line) word_list = [] #jieba分词 seg_list = psg.cut(mytext) for seg_word in seg_list: #word = re.sub(u'[^\u4e00-\u9fa5]','',seg_word.word) word = seg_word.word find = 0 for stop_word in stop_list: if stop_word == word or len(word)<2: #this word is stopword find = 1 break if find == 0 and seg_word.flag in flag_list: if word in synonym_origin: index = synonym_origin.index(word) word = synonym_new[index] word_list.append(word) return (" ").join(word_list) data["content"]=data.content.astype(str) data["content_cutted"] = data.content.apply(chinese_word_cut)加入正则表达式进行数据清洗代码，完成数据yuchul

这段代码的作用是将中文文本进行分词，并过滤掉停用词和长度小于2的词语。同时，如果词语在同义词表中，将其替换为同义词。这可以帮助对中文文本进行数据清洗和预处理。

具体来说，代码首先加载用户自定义的词典文件和停用词文件，然后对每个文本进行分词。对于每个分词结果，通过正则表达式过滤掉非中文字符，并判断是否为停用词或长度小于2的词语。如果不是，再判断是否为名词、专有名词或动名词，并将其加入结果列表。最后，将分词结果用空格连接成字符串，并作为新的一列加入原始数据中，以供后续分析使用。