import pandas as pd import jieba stop_words = set() # 定义一个set用于存储停用词 # 读入文件，将每个停用词存储在set中 with open('stopwords.txt', 'r',encoding='utf') as f: for line in f.readlines(): stop_words.add(line.strip()) df1 = pd.read_csv('shuju_new.csv',sep='\t\t',engine='python',encoding='utf-8') cut_comments = [] for text in df1["content"]: seg_list = jieba.cut(text) cut_words = [word for word in seg_list if word not in stop_words and len(word.strip()) > 0] cut_comment = " ".join(cut_words) cut_comments.append(cut_comment) df1['cut_comment'] = pd.Series(cut_comments) df1['cut_comment']

这段代码的作用是读取一个文本文件中的停用词，并将一个包含评论的csv文件中的每个评论进行中文分词，并去除其中的停用词，最后将分词后的结果存储在一个新的列中。具体来说，代码中的步骤如下：

1. 导入 pandas 和 jieba 库。

2. 定义一个空的 set，用于存储停用词。

3. 打开停用词文件，并将每个停用词存储在 set 中。

4. 使用 pandas 的 read_csv() 函数读取一个包含评论的 csv 文件。

5. 对于每个评论，使用 jieba 库的 cut() 函数进行中文分词。

6. 使用列表推导式，去除分词结果中的停用词和空白字符。

7. 将去除停用词后的分词结果用空格连接成一个字符串。

8. 将所有分词后的评论存储在一个列表中。

9. 将分词后的评论列表作为一个新的列添加到原始的 pandas 数据框中。

10. 返回修改后的 pandas 数据框。

相关问题

详细分析代码“from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import argparse import sys import numpy as np import pandas as pd from sklearn import metrics import tensorflow as tf learn = tf.contrib.learn FLAGS = None # 文档最长长度 MAX_DOCUMENT_LENGTH = 100 # 最小词频数 MIN_WORD_FREQUENCE = 2 # 词嵌入的维度 EMBEDDING_SIZE = 20 # filter个数 N_FILTERS = 10 # 10个神经元 # 感知野大小 WINDOW_SIZE = 20 #filter的形状 FILTER_SHAPE1 = [WINDOW_SIZE, EMBEDDING_SIZE]#[20,20] FILTER_SHAPE2 = [WINDOW_SIZE, N_FILTERS] #[20,10] # 池化 POOLING_WINDOW = 4 POOLING_STRIDE = 2 n_words = 0 def cnn_model(features, target): ”详细分析每一句代码含义，作用

1. `from __future__ import absolute_import`: 用于确保导入模块时使用绝对路径而不是相对路径。
2. `from __future__ import division`: 用于确保除法操作的结果为精确小数而不是整数。
3. `from __future__ import print_function`: 用于确保print函数以函数的形式使用，而不是作为语句使用。
4. `import argparse`: 用于解析命令行参数。
5. `import sys`: 提供了与Python解释器和操作系统交互的功能。
6. `import numpy as np`: 用于处理数值数组。
7. `import pandas as pd`: 用于处理数据表格。
8. `from sklearn import metrics`: 用于评估模型的性能。
9. `import tensorflow as tf`: 引入TensorFlow库。
10. `learn = tf.contrib.learn`: 定义一个学习器。
11. `FLAGS = None`: 定义一个全局变量FLAGS，初值为None。
12. `MAX_DOCUMENT_LENGTH = 100`: 定义文档的最大长度为100。
13. `MIN_WORD_FREQUENCE = 2`: 定义词的最小频率为2。
14. `EMBEDDING_SIZE = 20`: 定义词嵌入的维度为20。
15. `N_FILTERS = 10`: 定义过滤器的个数为10。
16. `WINDOW_SIZE = 20`: 定义窗口的大小为20。
17. `FILTER_SHAPE1 = [WINDOW_SIZE, EMBEDDING_SIZE]`: 定义第一个过滤器的形状为[20,20]。
18. `FILTER_SHAPE2 = [WINDOW_SIZE, N_FILTERS]`: 定义第二个过滤器的形状为[20,10]。
19. `POOLING_WINDOW = 4`: 定义池化窗口的大小为4。
20. `POOLING_STRIDE = 2`: 定义池化步幅为2。
21. `n_words = 0`: 定义词汇表的大小为0。
22. `def cnn_model(features, target):`：定义了一个卷积神经网络模型。

import pandas as pd import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image # 读取中间表数据并提取读者ID和图书ID列 df = pd.read_excel('中间表.xlsx') reader_ids = df['读者ID'] book_ids = df['图书ID'] # 根据读者ID和图书ID关联读者信息和图书目录，得到每个读者借阅的图书的书名 readers_info = pd.read_excel('读者信息.xlsx') books_catalog = pd.read_excel('图书目录.xlsx') books_borrowed = books_catalog[books_catalog['图书ID'].isin(book_ids)] borrowed_books_names = books_borrowed['书名'] # 使用jieba进行中文分词 split_words = [] for book_name in borrowed_books_names: words = jieba.lcut(book_name) split_words.extend(words) # 加载停用词表并进行停用词过滤 stop_words_files = ['停用词表1.txt', '停用词表2.txt', '停用词表3.txt'] stop_words = set() for stop_words_file in stop_words_files: with open(stop_words_file, 'r', encoding='utf-8') as f: stop_words |= set(f.read().splitlines()) filtered_words = [word for word in split_words if word not in stop_words] # 加载篮球形状图片并生成词云图 basketball_mask = np.array(Image.open('basketball.png')) wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', mask=basketball_mask).generate(' '.join(filtered_words)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() # 获取词频最高的前10个词语 word_counts = pd.Series(filtered_words).value_counts() top_10_words = word_counts.head(10).index.tolist() print("该专业师生最迫切需要学习的知识：", top_10_words)

这段代码的作用是生成一个词云图，并输出该专业师生最迫切需要学习的知识（词频最高的前10个词语）。代码中使用了pandas库来读取和处理Excel文件数据，jieba库进行中文分词，wordcloud库生成词云图，matplotlib库进行图像展示，PIL库进行图片处理。

在代码中，使用`PIL.Image.open()`函数加载了一张名为'basketball.png'的图片作为词云图的形状模板。请确保'basketball.png'文件存在，并且与代码文件在同一目录下。

此外，代码还使用了一些Excel文件（'中间表.xlsx'、'读者信息.xlsx'、'图书目录.xlsx'），请确保这些文件存在并包含正确的数据。

停用词表文件（'停用词表1.txt'、'停用词表2.txt'、'停用词表3.txt'）应该是包含一些常用词语的文本文件，每行一个词语。请确保这些文件存在，并且以UTF-8编码保存。

最后，代码输出了词频最高的前10个词语。请注意，此处涉及到`simhei.ttf`字体文件，确保该字体文件存在并与代码文件在同一目录下。

如果您遇到了任何错误，请提供具体的错误信息以便我更准确地帮助您解决问题。