怎么从csv文件里取出一列用jieba分词

首先需要安装jieba库，在命令行中输入：

pip install jieba

然后，可以使用Python的csv模块来读取csv文件并提取需要的列。假设我们要读取名为“file.csv”的文件，并提取第二列中的文本数据。代码如下：

import csv
import jieba

# 读取csv文件
with open('file.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    # 提取第二列
    texts = [row[1] for row in reader]

# 对每个文本进行分词
for text in texts:
    seg_list = jieba.cut(text)
    print(" ".join(seg_list))

这段代码使用了Python的with语句来打开文件，并使用csv模块的reader函数读取文件。然后，使用列表推导式提取第二列的文本数据，并将其存储在一个名为“texts”的列表中。最后，使用jieba模块的cut函数对每个文本进行分词，并使用join函数将分词结果拼接成一个字符串输出。

相关问题

怎么从csv文件里取出一列数据，用jieba分词

首先，需要导入pandas和jieba库。

import pandas as pd
import jieba

然后，读取csv文件，取出需要分词的列数据。

data = pd.read_csv('data.csv')
column_data = data['column_name'] # 替换column_name为需要的列名

接着，使用jieba分词。

seg_list = []
for text in column_data:
    seg_list.append(jieba.lcut(text))

最后，将分词结果保存到新的csv文件。

seg_data = pd.DataFrame({'seg_column': seg_list})
seg_data.to_csv('seg_data.csv', index=False)

其中，seg_column为新的列名。

不用停用词对csv文件某一列进行jieba分词

可以使用`jieba`库中的`cut`函数对csv文件某一列进行分词，然后将分词结果写入新的列中。具体实现步骤如下：

1. 导入`pandas`和`jieba`库。

import pandas as pd
import jieba

2. 读取csv文件并选择需要分词的列。

df = pd.read_csv('file.csv')
text_col = 'text_column' # 需要分词的列名

3. 定义分词函数并应用到需要分词的列上。

def jieba_cut(text):
    return ' '.join(jieba.cut(text))

df['text_cut'] = df[text_col].apply(jieba_cut)

4. 将分词结果保存到新的csv文件中。

df.to_csv('file_cut.csv', index=False)

注意：由于`jieba`库默认会对中文文本进行停用词过滤，因此在此方法中不需要进行停用词处理。但如果需要进行停用词处理，可以使用`jieba.analyse`中的`set_stop_words`函数设置停用词表。