python按关键词列表在中文文本数据中提取关键词
时间: 2023-10-07 22:09:58 浏览: 64
可以使用Python中的中文分词库,例如jieba库,来对中文文本进行分词处理。然后再针对关键词列表,对分词结果进行筛选和统计。
以下是一个简单的示例代码:
```python
import jieba
# 加载关键词列表
keywords = ['关键词1', '关键词2', '关键词3']
# 加载文本数据
text = '这是一段中文文本,请在其中提取关键词。'
# 对文本进行分词处理
words = jieba.cut(text)
# 统计关键词在文本中出现的次数
counts = {}
for word in words:
if word in keywords:
counts[word] = counts.get(word, 0) + 1
# 输出关键词出现次数
for keyword in keywords:
print(keyword + ': ' + str(counts.get(keyword, 0)))
```
上述代码中,首先加载了一个关键词列表和一段中文文本。然后使用jieba库对文本进行分词处理,并统计关键词在分词结果中出现的次数。最后输出各个关键词的出现次数。
相关问题
python按关键词列表对dataframe中中文文本数据提取关键词作为新的列
您可以使用Python中的jieba库来进行中文文本的关键词提取,并将提取的关键词作为新的列添加到DataFrame中。以下是一个示例代码:
```
import jieba
# 定义关键词列表
keywords_list = ['关键词1', '关键词2', '关键词3']
# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')
# 对每行文本数据进行关键词提取
df['keywords'] = df['text'].apply(lambda x: [word for word in jieba.cut(x) if word in keywords_list])
# 打印结果
print(df.head())
```
在上面的代码中,我们首先导入了jieba库,然后定义了一个包含关键词的列表。接下来,我们使用pandas库的read_csv函数将数据读取到DataFrame中。然后,我们使用apply函数对每行文本数据进行处理,从中提取出包含在关键词列表中的关键词,并将它们作为一个新的列添加到DataFrame中。最后,我们打印出结果以检查是否正确地添加了新的列。
python按关键词提取dataframe文本数据
可以使用Python中的pandas和nltk库来实现关键词提取。以下是一个简单的示例代码:
```python
import pandas as pd
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将文本数据转换为字符串格式
text = ' '.join(df['text'].astype(str).tolist())
# 将文本数据分词
tokens = word_tokenize(text)
# 去除停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
tokens = [word for word in tokens if not word.lower() in stop_words]
# 定义关键词列表
keywords = ['keyword1', 'keyword2', 'keyword3']
# 提取包含关键词的文本
matches = [text for text in df['text'] if any(keyword in text for keyword in keywords)]
# 输出匹配的文本
print(matches)
```
在以上代码中,首先使用pandas库读取csv文件,然后将文本数据转换为字符串格式。接着使用nltk库中的word_tokenize函数将文本分词,并去除停用词。最后定义要提取的关键词列表,使用any函数遍历文本数据,匹配包含关键词的文本并输出。