reviews=reviews.copy() reviews=reviews[['content']] print('去重之前:',reviews.shape[0]) reviews=reviews.drop_duplicates() print('去重之后:',reviews.shape[0])
时间: 2023-06-18 18:02:28 浏览: 26
这段代码的作用是对一个名为`reviews`的DataFrame进行去重操作,只保留`content`列,并打印出去重前后的数据量。
首先,`reviews=reviews.copy()`是为了避免对原始的`reviews`对象进行修改,以免影响后续的操作。
然后,`reviews=reviews[['content']]`是为了只保留`content`列。
接着,`reviews=reviews.drop_duplicates()`是对`reviews`进行去重操作,去除重复的行。
最后,使用`print()`函数打印出去重前后的数据量,以便确认去重操作是否成功。
相关问题
df = pd.DataFrame(np.array(reviews), columns=['review'])
这行代码是将评论列表 `reviews` 转换为一个 DataFrame,并指定一个列名为 `'review'`。
`np.array(reviews)` 将评论列表转换为一个 numpy 数组。
`pd.DataFrame()` 使用这个 numpy 数组创建一个 DataFrame。
`columns=['review']` 指定了 DataFrame 的列名为 `'review'`。
这样,你就创建了一个包含评论的 DataFrame,可以通过 `'review'` 列来访问评论数据。
womens clothing e-commerce reviews.csv
womens clothing e-commerce reviews.csv 是一个包含女装电子商务的评论的文件,文件格式为.csv。该文件可能是由顾客在购买女装时撰写的评论的集合,包含了各种不同的评论和评级。
这个文件对于这些女装电子商务平台来说非常有价值。通过分析这些评论,电子商务平台可以了解顾客对其提供的女装产品的满意度、购物体验以及客户服务的质量。这些评论可以提供关于哪些女装产品最受欢迎,哪些产品可能需要改进,以及哪些方面的服务需要提高的反馈信息。
通过对这些评论的分析,电子商务平台可以更好地了解顾客的需求和偏好,从而调整其女装产品线、改善购物体验并加强客户服务。此外,通过找出常见的问题和投诉,平台还可以采取措施解决这些问题,提高用户满意度和忠诚度。
因此,通过对 womens clothing e-commerce reviews.csv 这个文件的详细分析,女装电子商务平台可以获得宝贵的信息,为业务发展和提供更好的产品和服务做出明智的决策。