jupyter 去除读取数据中的停用词

要去除读取数据中的停用词，您需要执行以下步骤：

1. 首先，您需要导入 nltk 包并下载停用词列表。可以使用以下代码完成：

import nltk
nltk.download('stopwords')

2. 接下来，您需要从 NLTK 包中导入停用词列表。可以使用以下代码完成：

from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english'))

3. 然后，您需要读取数据并将其分词。可以使用以下代码完成：

import pandas as pd
import re

data = pd.read_csv('data.csv')
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: re.findall(r'\w+', x.lower()))

4. 现在，您可以使用以下代码去除停用词：

data['text'] = data['text'].apply(lambda x: [word for word in x if word not in stop_words])

这将去除数据中的所有停用词，并将每个文本转换为一个单词列表。

相关问题

jupyter 自己定义停用词去除读取的数据

在 Jupyter Notebook 中，你可以使用 Python 的 NLTK 工具包来定义停用词并去除读取的数据。具体步骤如下：

1. 安装 NLTK 工具包：在 Jupyter Notebook 中执行以下代码：

!pip install nltk

2. 导入必要的库：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

3. 下载 NLTK 的停用词数据集：

nltk.download('stopwords')

4. 定义停用词：

stop_words = set(stopwords.words('english'))

5. 读取数据并去除停用词：

with open('data.txt', 'r') as f:
    text = f.read()
    
words = word_tokenize(text.lower())  # 将文本中的单词转换为小写
filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]  # 去除停用词

在上述代码中，我们首先使用 `open()` 函数读取文本文件，然后使用 NLTK 的 `word_tokenize()` 函数将文本中的单词转换为小写。接着，我们使用列表推导式去除停用词。最后，`filtered_words` 列表中存储的就是去除停用词后的单词列表。

希望这个回答能够帮到你！

jupyter 去除中文停用词

首先，你需要下载中文停用词表，可以从以下链接中下载：https://github.com/goto456/stopwords.git

然后，你可以使用 Python 中的 jieba 库进行分词，并在分词时去除停用词。以下是一个示例代码：

import jieba
import os

# 读取停用词表
stopwords_path = os.path.join(os.getcwd(), 'stopwords', 'Chinese.txt')
stopwords = set()
with open(stopwords_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stopwords.add(line.strip())

# 分词并去除停用词
text = '我喜欢吃苹果'
words = jieba.cut(text)
words_filtered = [word for word in words if word not in stopwords]

print(words_filtered)  # ['喜欢', '吃', '苹果']

在这个示例中，我们首先读取了中文停用词表，并将其存储在一个 set 类型的变量中。然后，我们使用 jieba 库对文本进行分词，并使用列表推导式去除了其中的停用词。最后，我们打印了去除停用词后的分词结果。