请给出一段具体的使用了pandas和jieba的分词代码

时间: 2024-05-29 07:12:50 浏览: 42
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python使用jieba实现中文分词去停用词方法示例

import pandas as pd import jieba # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 定义分词函数 def cut_word(text): words = jieba.lcut(text) return ' '.join(words) # 对数据进行分词处理 data['cut_text'] = data['text'].apply(cut_word) # 保存分词结果 data.to_csv('data_cut.csv', index=False)
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python jieba 分词的一系列代码

jieba snownlp bs4 等包的使用，包括tf-idf算法等，具体方法见代码注释部分。练习数据也在文件夹中 11111111111

用jieba分词进行数据预处理

首先需要安装jieba分词包，可以使用以下命令进行安装： pip install jieba 安装完成后，就可以开始使用jieba进行数据预处理了，具体步骤如下： 1. 导入jieba包 python import jieba 2. 加载停用...

python用jieba对数据表的一列评价数据进行分词

可以使用以下的代码对...这段代码使用 pandas 库读取数据表，然后定义了一个切词函数 cut_words()，使用 jieba 库对文本进行分词，最后将分词结果保存到新的数据表中。你可以将代码中的文件名和列名替换成你自己的。

#分句分词 import pandas as pd import nltk import re import jieba hu = pd.read_csv('D:\文本挖掘\douban_data.csv',error_bad_lines=False #加入参数 ,encoding = 'gb18030') def cut_sentence(text): # 使用jieba库进行分词 seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False) # 根据标点符号进行分句 sentence_list = [] sentence = '' for word in seg_list: sentence += word if word in ['。', '！', '？']: sentence_list.append(sentence) sentence = '' if sentence != '': sentence_list.append(sentence) return sentence_list # 获取需要分词的列 content_series =hu['comment'] # 对某一列进行分句 # sentences = [] # for text in content_series: # sentences.extend(nltk.sent_tokenize(text)) # 对每个元素进行分句 # cut_series = content_series.apply(lambda x: nltk.sent_tokenize(x)) cut_series = content_series.apply(lambda x: cut_sentence(x)) # # 对每个元素进行分词 # cut_series = content_series.apply(lambda x: nltk.word_tokenize(x)) # 将分词后的结果添加到原始的DataFrame中 xxy = pd.concat([comments, cut_series.rename('cut_sentences')], axis=1)

具体来说，它首先使用pandas库读取一个csv文件，然后定义了一个cut_sentence函数，使用jieba库进行分词，并根据标点符号进行分句。接着，它将需要分词的列取出，使用apply函数对每个元素进行分句和分词处理，得到一...

运用jieba对excel中某一列进行分词完再进行词频统计最后把结果放入excel

这段代码使用了jieba库的cut函数来对每行数据进行分词，然后使用Counter对象来统计词频。最后，将结果存入一个新的DataFrame，并将其保存到Excel中。 需要注意的是，jieba库需要自行加载词典，你可以根据需要...

给我下面的代码写上注释，并解释他计算相似的原理import pandas as pd import jieba from gensim import corpora, models, similarities # 读取Excel表格数据 df = pd.read_excel(r'D:\pycharm_project\excel_column_similar\cosmic核减率分析\excel_test_clean.xlsx') # 使用jieba进行分词，并去除停用词 stop_words = {'的', '了', '是', '我', '你', '他', '她', '(', ')'} texts = [] for text in df['子过程描述']: words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stop_words] texts.append(words) print(texts) # 构建词典和文档向量 dictionary = corpora.Dictionary(texts) corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts] print(corpus) # 计算TF-IDF特征向量 tfidf = models.TfidfModel(corpus) corpus_tfidf = tfidf[corpus] print(tfidf) print(corpus_tfidf) # 计算相似度 index = similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf) similarity_matrix = index[corpus_tfidf] print(index) print(similarity_matrix.shape) # 标注相似度大于0.75的单元格 for i in range(similarity_matrix.shape[0]): for j in range(i + 1, similarity_matrix.shape[1]): if similarity_matrix[i, j] > 0.75: df.at[i, '子过程描述'] = str(df.at[i, '子过程描述']) + ' (' + str(round(similarity_matrix[i, j], 2)) + ')' df.at[j, '子过程描述'] = str(df.at[j, '子过程描述']) + ' (' + str(round(similarity_matrix[i, j], 2)) + ')' # 保存结果到Excel表格 df.to_excel(r'example_similarity.xlsx', index=False)

这段代码的作用是计算Excel表格中子过程描述列的相似度，并将相似度大于0.75的单元格标注出来，最终将结果保存到另一个Excel表格中。 具体实现的步骤如下： 1. 导入需要用到的库：pandas用于数据读取和处理，jieba...

生成一段python代码，实现如下功能：试使用词图和dijkstra算法对测试集（testing文件中）数据进行分词，并结合gold文件中的标准答案用以下指标评价算法：precision recall，f1-socre

很抱歉，作为AI语言模型，我无法直接生成可以运行的Python...可以使用Python中的pandas库来读取文件数据，使用jieba库进行分词，最后使用classification_report函数计算指标。 希望这些信息能够帮助您完成这个任务。

from flask import Flask, request, jsonify import jieba import pandas as pd app = Flask(__name__) # 读取Excel文件 qa_data = pd.read_excel('questions_answers.xlsx') # 分词函数 def cut_words(text): words = jieba.cut(text) return ' '.join(words) # 匹配问题函数 def match_question(text): # 分词 words = cut_words(text) # 在问题列表中匹配 match = qa_data[qa_data['Question'].apply(lambda x: words in cut_words(x))] if match.empty: return '抱歉，我不知道怎么回答您的问题' else: return match.iloc[0]['Answer'] # 后端接口 @app.route('/api/qa', methods=['POST']) def qa(): # 获取前端传递的问题 question = request.form.get('question') # 进行问题匹配 answer = match_question(question) # 返回结果给前端 return jsonify({'answer': answer}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)里面的EVENT_TYPE_OPENED事件常量是什么

在这段代码中并没有使用到 EVENT_TYPE_OPENED 这个常量。 可能是你之前提到的 ImportError 错误中出现了这个常量，但是这个常量并不是这段代码中的一部分。如果你有其他问题，可以再提出来让我帮你解答。

import re import jieba import pandas as pd # 读取微博数据 df = pd.read_csv('/Users/dashan/postgraduate/研一下/4_LIU_positive_compute/期末/期末作业-文本分析/期末作业-操作.csv', encoding='gbk') # 读取停用词文件 stopwords = [] with open('/Users/dashan/postgraduate/研一下/4_LIU_positive_compute/期末/期末作业-文本分析/hit_stopwords.txt', encoding='utf-8') as f: for line in f: stopwords.append(line.strip()) # 去除 HTML 标签和表情符号 def clean_text(text): # 去除 HTML 标签 text = re.sub('<[^>]+>', '', text) # 去除表情符号 text = re.sub('\[.*?\]', '', text) return text # 去除网址和@用户 def remove_url_and_at(text): # 去除网址 text = re.sub('https?://[^\s]+', '', text) # 去除@用户 text = re.sub('@[^\s]+', '', text) return text # 分词，去除停用词和标点符号 def tokenize(text): # 分词 words = jieba.cut(text) # 去除停用词和标点符号 words = [word.strip() for word in words if word.strip() not in stopwords and re.match(r'^[\w\u4e00-\u9fa5]+$', word)] return words # 对每条微博进行处理 for i, row in df.iterrows(): text = row['text'] # 去除 HTML 标签和表情符号 text = clean_text(text) # 去除网址和@用户 text = remove_url_and_at(text) # 分词，去除停用词和标点符号 words = tokenize(text) # 将处理后的文本保存到新列中 df.at[i, 'processed_text'] = ' '.join(words) # 将处理后的数据保存到新的 csv 文件中 df.to_csv('weibo_processed.csv', index=False, encoding='gbk')

这段代码是一个微博文本数据的预处理过程，包括读取微博数据、读取停用词文件、去除 HTML 标签和表情符号、去除网址和@用户、分词，去除停用词和标点符号等步骤，最终将处理后的数据保存到新的 csv 文件中。...

import pandas as pd import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image # 读取中间表数据并提取读者ID和图书ID列 df = pd.read_excel('中间表.xlsx') reader_ids = df['读者ID'] book_ids = df['图书ID'] # 根据读者ID和图书ID关联读者信息和图书目录，得到每个读者借阅的图书的书名 readers_info = pd.read_excel('读者信息.xlsx') books_catalog = pd.read_excel('图书目录.xlsx') books_borrowed = books_catalog[books_catalog['图书ID'].isin(book_ids)] borrowed_books_names = books_borrowed['书名'] # 使用jieba进行中文分词 split_words = [] for book_name in borrowed_books_names: words = jieba.lcut(book_name) split_words.extend(words) # 加载停用词表并进行停用词过滤 stop_words_files = ['停用词表1.txt', '停用词表2.txt', '停用词表3.txt'] stop_words = set() for stop_words_file in stop_words_files: with open(stop_words_file, 'r', encoding='utf-8') as f: stop_words |= set(f.read().splitlines()) filtered_words = [word for word in split_words if word not in stop_words] # 加载篮球形状图片并生成词云图 basketball_mask = np.array(Image.open('basketball.png')) wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', mask=basketball_mask).generate(' '.join(filtered_words)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() # 获取词频最高的前10个词语 word_counts = pd.Series(filtered_words).value_counts() top_10_words = word_counts.head(10).index.tolist() print("该专业师生最迫切需要学习的知识：", top_10_words)

代码中使用了pandas库来读取和处理Excel文件数据，jieba库进行中文分词，wordcloud库生成词云图，matplotlib库进行图像展示，PIL库进行图片处理。 在代码中，使用PIL.Image.open()函数加载了一张名为'basketball....

写一段代码，要求：1.读取/Users/rachel_lrq/Desktop/浙江分词.csv 2.去除停用词/Users/rachel_lrq/Desktop/实习/哈工大停用词表.txt 3.将结果保存在一个新的csv文件中

你可以使用Python的pandas和jieba库来完成这个任务。首先，你需要安装这两个库，可以使用以下命令： pip install pandas jieba 接下来，你可以使用以下代码来实现你的需求： python import pandas as ...

聚类分析的结果怎么看？import pandas as pd import jieba from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.cluster import KMeans from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 读取中文文本数据 df = pd.read_csv('/Users/dashan/postgraduate/研一下/4_LIU_positive_compute/期末/期末作业-文本分析/期末作业-操作.csv', encoding='gbk') # 设置停用词 stopwords = set() content = [line.strip() for line in open('/Users/dashan/postgraduate/研一下/4_LIU_positive_compute/期末/期末作业-文本分析/hit_stopwords.txt','r',encoding='utf-8').readlines()] # print(content) stopwords.update(content) jieba.load_userdict(stopwords) # 对文本数据进行分词 df['content_cut'] = df['微博正文'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x))) # print(df['content_cut']) # 构建TF-IDF矩阵 tfidf = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(df['content_cut']) print(tfidf_matrix) # 聚类分析 n_cluster = 3 kmeans = KMeans(n_clusters=n_cluster, random_state=0) kmeans.fit(tfidf_matrix) # 将聚类结果添加到原始数据中 df['cluster'] = kmeans.labels_

在这段代码中，通过对中文文本数据进行分词和构建 TF-IDF 矩阵，然后使用 KMeans 聚类算法将文本数据分为 n_cluster 个簇。每个簇代表一个主题或者一个类别，可以通过观察每个簇中的文本数据的内容来理解这个簇所...

以下代码运行结果：import pandas as pd import numpy as np import jieba import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('medical_records.csv', encoding='gbk') # 数据预处理 def clean_text(text): # 去除数字 text = re.sub(r'\d+', '', text) # 去除英文和标点符号 text = re.sub(r'[a-zA-Z’!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_{|}~]+', '', text) # 去除空格 text = re.sub(r'\s+', '', text) # 分词 words = jieba.cut(text) return ' '.join(words) data['cleaned_text'] = data['text'].apply(lambda x: clean_text(x)) # 特征提取和模型训练 tfidf = TfidfVectorizer() X = tfidf.fit_transform(data['cleaned_text']) y = data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_pred = clf.predict(X_test) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, y_pred)) print('Classification Report:', classification_report(y_test, y_pred))

3. 数据预处理，定义了一个clean_text函数，用于去除数字、英文和标点符号，以及空格，并且使用jieba库对文本进行分词。 4. 对每个医疗记录应用clean_text函数，将处理后的结果存储在一个新的列cleaned_text中。 5...

import pandas as pd import jieba stop_words = set() # 定义一个set用于存储停用词 # 读入文件，将每个停用词存储在set中 with open('stopwords.txt', 'r',encoding='utf') as f: for line in f.readlines(): stop_words.add(line.strip()) df1 = pd.read_csv('shuju_new.csv',sep='\t\t',engine='python',encoding='utf-8') cut_comments = [] for text in df1["content"]: seg_list = jieba.cut(text) cut_words = [word for word in seg_list if word not in stop_words and len(word.strip()) > 0] cut_comment = " ".join(cut_words) cut_comments.append(cut_comment) df1['cut_comment'] = pd.Series(cut_comments) df1['cut_comment']

这段代码的作用是读取一个文本文件中的停用词，并将一个包含评论的csv文件中的每个评论进行中文分词，并去除其中的停用词，最后将分词后的结果存储在一个新的列中。具体来说，代码中的步骤如下： 1. 导入 pandas 和...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba import requests import re from io import BytesIO import imageio # 设置城市和时间 city = '上海' year = 2021 quarter = 2 # 爬取数据 url = f'http://tianqi.2345.com/t/wea_history/js/{city}/{year}/{quarter}.js' response = requests.get(url) text = response.content.decode('gbk') # 正则表达式匹配 pattern = re.compile(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})\|(\d{1,2})\|(\d{1,2})\|(\d{1,3})\|(\d{1,3})\|(\D+)\n') result = pattern.findall(text) # 数据整理 data = pd.DataFrame(result, columns=['日期', '最高温度', '最低温度', '空气质量指数', '风力等级', '天气']) data[['最高温度', '最低温度', '空气质量指数', '风力等级']] = data[['最高温度', '最低温度', '空气质量指数', '风力等级']].astype(int) data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) # 可视化分析 # 统计天气情况 weather_count = data['天气'].value_counts() weather_count = weather_count[:10] # 分词统计 seg_list = jieba.cut(' '.join(data['天气'].tolist())) words = {} for word in seg_list: if len(word) < 2: continue if word in words: words[word] += 1 else: words[word] = 1 # 绘制柱状图和词云图 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.bar(weather_count.index, weather_count.values) plt.title(f'{city}{year}年第{quarter}季度天气情况') plt.xlabel('天气') plt.ylabel('次数') plt.savefig('weather_bar.png') wordcloud = pd.DataFrame(list(words.items()), columns=['word', 'count']) mask_image = imageio.imread('cloud_mask.png') wordcloud.plot(kind='scatter', x='count', y='count', alpha=0.5, s=300, cmap='Reds', figsize=(10, 5)) for i in range(len(wordcloud)): plt.text(wordcloud.iloc[i]['count'], wordcloud.iloc[i]['count'], wordcloud.iloc[i]['word'], ha='center', va='center', fontproperties='SimHei') plt.axis('off') plt.imshow(mask_image, cmap=plt.cm.gray, interpolation='bilinear') plt.savefig('weather_wordcloud.png')这个python代码有错误，请改正以使该代码运行成功

这段代码的问题在于缺少了一些必要的包和文件，比如 cloud_mask.png，同时也需要安装 jieba 和 imageio 这两个包。以下是修改后的代码： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as ...

介绍一下文本分类中的数据预处理，并写一段对数据进行预处理的示例代码

以下是一段对数据进行预处理的示例代码： python import jieba import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 读取原始数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 分词 ...

请详细说明如何利用Python技术栈对小红书上的武汉热门旅游数据进行抓取、分析和可视化，并给出一个具体的数据分析和可视化案例。

然后，利用Pandas和Matplotlib制作一个条形图来展示每个景点的提及次数，使用Seaborn或Plotly绘制散点图，展示美食推荐指数与用户评分的关系，并最终用Folium在地图上标记出热门景点，形成一个综合的数据可视化展示...

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text = '这是一段测试文本，用于演示基于tf-idf算法的关键词提取。' words = jieba.cut(text) 3. 将分词结果转化为字符串，并调用jieba.analyse.extract_tags函数进行关键词提取。 python keywords = jieba...

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