csv中文分词去除停用词代码
时间: 2023-11-12 17:06:10 浏览: 41
以下是一个用 Python 实现的简单的中文分词和去除停用词的代码:
```python
import jieba
import re
# 加载停用词表
stopwords = set()
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
stopwords.add(line.strip())
# 定义中文分词函数
def chinese_word_cut(text):
# 使用正则表达式去除非中文字符
text = re.sub('[^\u4e00-\u9fa5]', '', text)
# 分词
words = jieba.lcut(text)
# 去除停用词
words = [word for word in words if word not in stopwords]
# 返回分词结果
return words
# 测试代码
text = '这是一段中文文本,包含了一些常见的停用词。'
words = chinese_word_cut(text)
print(words)
```
其中 `jieba` 是一个常用的中文分词库,需要使用 `pip install jieba` 命令安装。停用词表可以自己制作,也可以从网上下载。
相关问题
jupyter 读取自己的csv来去除中文停用词
你可以使用 Python 的 pandas 库来读取 CSV 文件,并使用中文停用词列表来去除停用词。以下是一些示例代码:
```python
import pandas as pd
import jieba
from zhon import hanzi # 用于匹配中文字符的库
from collections import Counter
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv("your_file.csv")
# 定义中文停用词列表
stop_words = ['的', '了', '在', '是', '我', '有', '和', '就', '不', '人', '都', '一', '一个', '上', '也', '很', '到', '说', '要', '去', '你', '会', '着', '没有', '看', '好', '自己', '这']
# 定义分词函数
def cut_words(sentence):
# 匹配中文字符
pattern = hanzi.characters
# 分词并去除停用词
words = [word for word in jieba.cut(sentence) if word not in stop_words and re.match(pattern, word)]
return words
# 对文本进行分词
df['words'] = df['text'].apply(cut_words)
# 统计词频
word_counts = Counter([word for words in df['words'] for word in words])
# 打印出现频率最高的 20 个词语
for word, count in word_counts.most_common(20):
print(f"{word}: {count}")
```
在这个例子中,我们使用了 pandas 库来读取 CSV 文件,并使用 jieba 库进行中文分词。我们还定义了一个中文停用词列表,以去除常见的无意义词语。最后,我们使用 Counter 对所有词语进行计数,并打印出现频率最高的 20 个词语。请注意,这只是一个示例,你需要根据自己的需求进行修改和调整。
pandas数据去除停用词
在pandas中,数据去除停用词通常是在文本分析或自然语言处理任务中进行的一项常见操作。虽然pandas本身并没有提供专门的停用词去除功能,但可以借助其他库来实现。
一种常用的方法是使用nltk(Natural Language Toolkit)库来进行停用词去除。首先,你需要安装nltk库并下载停用词数据集。可以使用以下代码进行安装和下载:
```
pip install nltk
```
然后,在Python中导入nltk库,并下载停用词数据集:
```python
import nltk
nltk.download('stopwords')
```
接下来,你可以使用nltk库提供的停用词列表来进行停用词去除。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
from nltk.corpus import stopwords
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 停用词列表
stop_words = set(stopwords.words('english'))
# 去除停用词
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: ' '.join([word for word in x.split() if word.lower() not in stop_words]))
# 输出结果
print(data['text'])
```
上述代码中,我们首先加载了数据,然后使用`set(stopwords.words('english'))`获取英文停用词列表。接着,通过`apply`函数和`lambda`表达式,对每个文本进行分词,并去除其中的停用词。最后,输出处理后的文本结果。