详细解释 text = '' for i in range(len(df['cutword'])): text += df['cutword'][i]+'\n' j_r=jieba.analyse.extract_tags(text,topK=20,withWeight=True) df1 = pd.DataFrame() df1['word']= [word[0] for word in j_r];df1['frequency']=[word[1] for word in j_r] df1
时间: 2023-06-20 17:03:23 浏览: 50
这段代码是用来对一个数据框中的文本进行分词和关键词提取,并将提取的关键词及其词频保存到另一个数据框中。代码首先定义了一个空字符串变量 text,然后通过 for 循环遍历数据框中所有的文本,并将每个文本都赋值给 text 变量,同时在文本末尾添加一个换行符。接下来使用 jieba 库对 text 变量中的文本进行分词和关键词提取,提取结果以元组形式存储在 j_r 变量中。最后,将 j_r 变量中的关键词和词频提取出来,分别存储在 df1 数据框的 word 和 frequency 列中。
相关问题
解释[a for i in range(len(df.columns))]
`a for i in range(len(df.columns))` 是一个简单的列表推导式,它的作用是生成一个包含 `len(df.columns)` 个元素的列表,每个元素都是 `a`。
具体解释如下:
- `range(len(df.columns))` 生成一个从 0 到 `len(df.columns)-1` 的整数序列。
- `for i in range(len(df.columns))` 表示对这个整数序列进行遍历,每次遍历将当前整数赋值给变量 `i`。
- `a` 表示将变量 `a` 作为每个元素的取值。
- `[a for i in range(len(df.columns))]` 将上述表达式放在方括号内,表示将每次遍历得到的 `a` 值组成一个列表返回。
因此,最终的结果就是一个包含 `len(df.columns)` 个元素的列表,每个元素都是 `a`。
for i in range(len(data_df)-2): x = datagyh[i] y = datagyh[i + 1]
这段代码中,首先通过`len(data_df)`获取数据集的长度,然后使用`range(len(data_df)-2)`循环遍历数据集中的每个元素(i从0到len(data_df)-3)。在循环中,变量`x`被赋值为`datagyh[i]`,变量`y`被赋值为`datagyh[i + 1]`。这段代码可能是用于构建时间序列预测模型的输入数据,将数据集的每个元素作为模型的输入,而将下一个元素作为模型的输出。