cleaned_text = re.sub(r"[^\w\s]", "", text)
时间: 2023-08-02 17:10:04 浏览: 215
`re.sub()` 是 Python 中 re 模块提供的一个函数,用于在字符串中进行正则表达式的替换操作。在这个例子中,`re.sub(r"[^\w\s]", "", text)` 的作用是将 `text` 字符串中的非字母、非数字以及非空白字符替换为空字符串。
解释一下正则表达式中的各个部分:
- `[^\w\s]`:表示匹配除了字母、数字和空白字符以外的任意字符。
- `r"[^\w\s]"`:在 Python 中,使用 `r` 前缀来表示原始字符串,这样可以避免反斜杠 `\` 的转义问题。
- `""`:表示要替换成的内容,这里是空字符串,即将匹配到的字符替换为空。
所以,`re.sub(r"[^\w\s]", "", text)` 的作用是将 `text` 字符串中的非字母、非数字和非空白字符都替换为空字符串,从而实现了清除标点符号和特殊字符的效果。这样可以使得 `cleaned_text` 字符串只包含字母、数字和空白字符。
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import pandas as pd import numpy as np import os df = pd.read_csv('changed.txt',sep = '\t',escapechar = '\\') import nltk from nltk.corpus import stopwords # 读入德语停用词,用于去除一些无关文本情感的词,比如a、an等等 ger_stopwords = set(stopwords.words('german')) import re from bs4 import BeautifulSoup def clean_text(text): # 去除标签,获取实实在在的文本信息 text = BeautifulSoup(text,'html.parser').get_text() # 过滤标点符号 text = re.sub(r'[^a-zA-Z]',' ',text) # 将词汇转为小写,并过滤掉停用词 text = text.lower().split() text = [word for word in text if word not in ger_stopwords] return ' '.join(text) cleaned_text=df.review.apply(clean_text) sentence_list=[] for line in cleaned_text : # 将过滤好的每句话分割成一个个单词 sentence_list.append(line.split())修改这段代码的bugimport pandas as pd import numpy as np import os df = pd.read_csv('changed.txt',sep = '\t',escapechar = '\\') import nltk from nltk.corpus import stopwords # 读入德语停用词,用于去除一些无关文本情感的词,比如a、an等等 ger_stopwords = set(stopwords.words('german')) import re from bs4 import BeautifulSoup def clean_text(text): # 去除标签,获取实实在在的文本信息 text = BeautifulSoup(text,'html.parser').get_text() # 过滤标点符号 text = re.sub(r'[^a-zA-Z]',' ',text) # 将词汇转为小写,并过滤掉停用词 text = text.lower().split() text = [word for word in text if word not in ger_stopwords] return ' '.join(text) cleaned_text=df.review.apply(clean_text) sentence_list=[] for line in cleaned_text : # 将过滤好的每句话分割成一个个单词 sentence_list.append(line.split())
这段代码没有明显的错误,但是需要注意的是,在运行之前需要确保以下几点:
1. 'changed.txt'文件存在,并且路径正确。
2. BeautifulSoup库已经正确安装,否则需要先安装。
3. nltk库已经正确安装,否则需要先安装。
4. stopwords库已经正确安装,并且german语言的停用词已经下载,否则需要先安装和下载。
如果以上条件都满足,那么这段代码应该可以正常运行,并且将每个评论的文本信息进行了清洗和分词,存储在sentence_list列表中。
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))
这段代码主要是对医疗记录进行分类,并采用了朴素贝叶斯分类器进行模型训练和评估。
具体步骤如下:
1. 导入必要的库,包括pandas、numpy、jieba、re、sklearn等。
2. 读取数据,使用pandas的read_csv函数读取csv格式的医疗记录数据。
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. 特征提取和模型训练,使用TfidfVectorizer进行特征提取,将分词后的文本向量化。然后将向量化后的数据和标签分别存储在X和y中。使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。最后使用MultinomialNB朴素贝叶斯分类器进行模型训练。
6. 模型评估,使用训练好的模型对测试数据进行预测,并使用accuracy_score、confusion_matrix和classification_report函数计算模型的准确率、混淆矩阵和分类报告。
注意,这段代码中依赖于一些数据文件和库,需要确保这些文件和库已经正确安装和配置。