在对pd对象一列英文统计词云时剔除掉不相关的词代码
时间: 2024-05-16 07:18:11 浏览: 13
假设你已经将pd对象中的英文文本提取出来并储存在名为`text`的Series中,可以使用nltk包中的停用词列表来剔除不相关的词。以下是一个示例代码:
```
import pandas as pd
from nltk.corpus import stopwords
from wordcloud import WordCloud
# 将pd对象中的英文文本提取出来并储存在名为text的Series中
text = pd.Series(['this is a test', 'another test', 'this is not relevant'])
# 加载停用词列表
stop_words = stopwords.words('english')
# 剔除停用词
text = text.apply(lambda x: ' '.join([word for word in x.split() if word not in stop_words]))
# 统计词频并生成词云
wordcloud = WordCloud().generate(' '.join(text))
```
在上面的代码中,我们使用了`apply()`方法来对`text`中的每个元素进行操作。`lambda`函数中的`[word for word in x.split() if word not in stop_words]`部分表示将每个元素中的单词按空格分隔后,剔除掉停用词,并将剩下的单词重新组合成一个字符串。最后,在生成词云之前,我们将所有元素合并成一个字符串,以便于统计词频。
相关问题
在对pd对象一列英文统计词云时剔除掉不相关的词
当对pd对象中的一列英文进行词云统计时,可以通过剔除不相关的词来提高词云的质量。以下是一些可能有用的方法:
1.停用词过滤:停用词是指那些在文本中频繁出现但缺少意义的词语,如“the”、“a”、“an”等。可以使用Python中的nltk库或其他第三方库来过滤掉这些停用词,从而提高词云的质量。
2.主题相关性过滤:如果你知道文本的主题,可以根据主题筛选出与之相关的词汇,过滤掉与主题不相关的词汇。
3.词性过滤:根据词性过滤可以过滤掉一些没有意义的词汇,如冠词、连词、介词等。可以使用Python中的nltk库或其他第三方库来实现词性过滤。
4.自定义过滤:根据实际情况,可以自定义一些过滤规则,如过滤掉长度小于2的词汇、过滤掉数字等,以提高词云的质量。
需要注意的是,过滤掉不相关词汇可能会使得词云的可读性下降。因此,在剔除不相关词汇时,需要谨慎权衡。
在对dateframe对象一列英文统计词云时剔除掉不相关的词同时只保留名词
要在DataFrame对象的一列英文中统计词云并只保留名词,可以使用以下步骤:
1. 导入所需的库和模块:
```python
import pandas as pd
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from wordcloud import WordCloud
```
2. 加载数据:
假设数据保存在DataFrame对象的“text”列中。
```python
df = pd.read_csv("data.csv")
```
3. 清洗数据:
使用NLTK库中的函数进行数据清洗,包括分词、去除停用词、词形还原等操作。
```python
# 分词
df['tokens'] = df['text'].apply(lambda x: word_tokenize(str(x)))
# 去除停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
df['tokens'] = df['tokens'].apply(lambda x: [word for word in x if not word.lower() in stop_words])
# 词形还原
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
df['tokens'] = df['tokens'].apply(lambda x: [lemmatizer.lemmatize(word, pos='n') for word in x])
```
4. 统计名词:
使用NLTK库中的词性标注函数,将分词后的单词标注为名词、动词、形容词等,然后只保留名词。
```python
# 标注词性
df['pos_tags'] = df['tokens'].apply(nltk.pos_tag)
# 只保留名词
df['nouns'] = df['pos_tags'].apply(lambda x: [word[0] for word in x if 'NN' in word[1]])
```
5. 生成词云:
使用WordCloud库生成词云。
```python
# 将所有名词合并为一个字符串
all_nouns = ' '.join(df['nouns'].sum())
# 生成词云
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(all_nouns)
# 显示词云
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()
```
这样就可以剔除不相关的词并只保留名词生成词云了。
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