在使用python分词的过程中,,已有停用词列表,如何用代码完成一个"停用词.csv"文件

可以使用Python中的csv模块和pandas库来创建一个停用词的CSV文件。

首先，你需要将你的停用词存储在一个列表中。然后，使用pandas库将该列表转换为一个DataFrame对象。最后，使用csv模块将DataFrame对象写入CSV文件中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import csv

stopwords = ['a', 'an', 'and', 'the', 'this', 'that', 'is', 'are'] # 停用词列表

# 将停用词列表转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'stopword': stopwords})

# 将DataFrame对象写入CSV文件
with open('停用词.csv', mode='w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['stopword'])
    for index, row in df.iterrows():
        writer.writerow([row['stopword']])

运行该代码，将会在当前目录下创建一个名为“停用词.csv”的CSV文件，其中包含了停用词列表。

相关问题

python中csv文件中的某一列如何去停用词和中文分词

您可以使用第三方库jieba来实现中文分词，使用停用词列表来过滤停用词。具体的代码可以参考以下示例：

import csv
import jieba

# 加载停用词表
stopwords = set()
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        word = line.strip()
        stopwords.add(word)

# 分词并过滤停用词
def tokenize(text):
    words = jieba.cut(text)
    return [word for word in words if word not in stopwords]

# 读取CSV文件并处理
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        text = row[1]  # 假设第2列是文本数据
        words = tokenize(text)
        print(words)

这段代码会读取文件`data.csv`中的数据，并对第2列的文本数据进行中文分词和停用词过滤。您可以将停用词列表保存在`stopwords.txt`文件中，每行一个词。

python中csv文件中如何去停用词，还有如何进行中文分词

对于去除停用词和中文分词，可以使用python中的jieba库。首先，需要创建一个停用词列表，可以从网络上下载或手动创建。然后，使用jieba库中的分词函数进行中文文本的分词，将分词结果列表去除停用词，最终得到干净的分词结果。

以下是示例代码：

import jieba
# 停用词列表，可以自行添加或从网络上下载
stopwordlist = ["的", "了", "和", "呢", "吗", ...] 

# 定义分词函数
def jieba_cut(text):
    wordlist = jieba.cut(text)
    clean_wordlist = [word for word in wordlist if word not in stopwordlist]
    return ' '.join(clean_wordlist)

# 加载csv文件
import pandas as pd
csv_file = pd.read_csv('file.csv')

# 对文本列应用分词函数
csv_file['text_cut'] = csv_file['text'].apply(jieba_cut)

# 保存结果
csv_file.to_csv('result.csv', index=False)

这样，就可以将csv文件中的文本进行中文分词并去除停用词，结果保存在新的csv文件中。