# encoding=utf-8 import nltk import json from nltk.corpus import stopwords import re eg_stop_words = set(stopwords.words('english')) sp_stop_words = set(stopwords.words('spanish')) all_stop_words = eg_stop_words.union(sp_stop_words) input_file_name = r'建模.txt' output_file_name = r'train.txt' out_file = open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') # 打开输出文件 with open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') as output_file: # 打开输入文件,对每一行进行处理 with open(input_file_name, encoding='utf-8') as f: for idx, line in enumerate(f): print("正在处理第{}行数据".format(idx)) if idx == 0: # 第一行是列名, 不要 print(line) continue line = line.strip() sps = line.split("\t") # 将行按制表符分隔为列表 report_no = sps[0] target = sps[2] smses = sps[-1] smses = smses.strip("\"") # 去掉短信两端的引号 smses = smses.replace("\"\"", "\"") # 把两个双引号转换成单引号 root = json.loads(smses) # 解析 json 格式的短信 msg = "" for item in root: # 遍历短信中的每一条信息 body = item["body"] # 获取信息的正文 msg += body + "\n" # 把正文追加到总的信息传递过来的msg中 text = re.sub(r'[^\w\s]', '', msg) # 使用正则表达式去掉标点符号 text = re.sub(r'http\S+', '', text) # 去掉链接 text = re.sub(r'\d+', '', text)#去除数字 text = text.lower() words = text.split() filtered_words = [word for word in words if word not in all_stop_words] text = ' '.join(filtered_words) print(report_no + '\t' + target) msg = target + '\u0001' + text + '\n' out_file.write(msg) out_file.close()
时间: 2024-02-14 13:26:10 浏览: 23
这段代码是一个文本处理的程序,它的作用是从一个输入文件中提取出特定字段的数据,并进行一系列的文本清洗和预处理操作,最后将处理后的数据写入到一个输出文件中。
具体来说,这段代码的主要流程如下:
1. 导入必要的库:nltk和json用于文本处理,re用于正则表达式匹配。
2. 定义一些常量和变量,如输入文件名、输出文件名,以及一些停用词。
3. 打开输出文件,准备写入处理后的数据。
4. 打开输入文件,并逐行处理每一行数据。
5. 第一行是列名,跳过不处理。
6. 去除行两端的空格,然后按制表符分隔行为列表。
7. 根据特定的索引获取需要的字段数据,如报告编号、目标字段和短信字段。
8. 去除短信字段两端的引号,并将两个双引号替换为单引号。
9. 解析短信字段中的JSON格式数据,获取每条短信的正文。
10. 使用正则表达式去除正文中的标点符号和链接。
11. 去除正文中的数字。
12. 将正文转换为小写,并按空格分割为单词列表。
13. 去除停用词,并将处理后的单词列表重新组合为文本。
14. 将目标字段和处理后的文本拼接为一行数据,并写入输出文件中。
15. 关闭输出文件。
这段代码的功能是将输入文件中的短信数据进行清洗和预处理,以便后续的建模或分析任务使用。
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encoding=utf-8 import nltk import json from nltk.corpus import stopwords import re eg_stop_words = set(stopwords.words('english')) sp_stop_words = set(stopwords.words('spanish')) all_stop_words = eg_stop_words.union(sp_stop_words) input_file_name = r'建模.txt' output_file_name = r'train.txt' out_file = open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') 打开输出文件 with open(output_file_name, encoding='utf-8', mode='w') as output_file: # 打开输入文件,对每一行进行处理 with open(input_file_name, encoding='utf-8') as f: for idx, line in enumerate(f): print("正在处理第{}行数据".format(idx)) if idx == 0: # 第一行是列名, 不要 print(line) continue line = line.strip() sps = line.split("\t") # 将行按制表符分隔为列表 report_no = sps[0] target = sps[2] smses = sps[-1] smses = smses.strip(""") # 去掉短信两端的引号 smses = smses.replace("""", """) # 把两个双引号转换成单引号 root = json.loads(smses) # 解析 json 格式的短信 msg = "" for item in root: # 遍历短信中的每一条信息 body = item["body"] # 获取信息的正文 msg += body + "\n" # 把正文追加到总的信息传递过来的msg中 text = re.sub(r'[^\w\s]', '', msg) # 使用正则表达式去掉标点符号 text = re.sub(r'http\S+', '', text) # 去掉链接 text = re.sub(r'\d+', '', text)#去除数字 text = text.lower() words = text.split() filtered_words = [word for word in words if word not in all_stop_words] text = ' '.join(filtered_words) print(report_no + '\t' + target) msg = target + '\u0001' + text + '\n' out_file.write(msg) out_file.close()帮我改成用 pandas 处理
当使用 pandas 进行处理时,你可以使用 `pandas.read_csv()` 函数读取文件,并使用 DataFrame 进行数据处理。以下是使用 pandas 进行处理的示例代码:
```python
import pandas as pd
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
import re
eg_stop_words = set(stopwords.words('english'))
sp_stop_words = set(stopwords.words('spanish'))
all_stop_words = eg_stop_words.union(sp_stop_words)
input_file_name = '建模.txt'
output_file_name = 'train.txt'
df = pd.read_csv(input_file_name, encoding='utf-8', sep='\t')
# 处理每一行数据
for idx, row in df.iterrows():
print("正在处理第{}行数据".format(idx))
if idx == 0:
# 第一行是列名,不需要处理
continue
smses = row['短信']
smses = smses.strip("'")
smses = smses.replace('""', "'")
root = json.loads(smses)
msg = ""
for item in root:
body = item["body"]
msg += body + "\n"
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', msg)
text = re.sub(r'http\S+', '', text)
text = re.sub(r'\d+', '', text)
text = text.lower()
words = text.split()
filtered_words = [word for word in words if word not in all_stop_words]
text = ' '.join(filtered_words)
df.at[idx, '目标'] = row['目标'] + '\u0001' + text
df.to_csv(output_file_name, encoding='utf-8', sep='\t', index=False)
```
这段代码将会读取名为 '建模.txt' 的文件,并根据每一行的数据进行处理,最后将处理后的结果保存到 'train.txt' 文件中。注意在使用该代码前,你需要先安装 pandas 和 nltk 库。
import os import json import nltk from nltk import word_tokenize from nltk.probability import FreqDist from matplotlib import pyplot as plt from wordcloud import WordCloud nltk.download('punkt') nltk.download("stopwords") from nltk.corpus import stopwords import jieba from tqdm import tqdm import zipfile
您好!您的代码看起来是用于文本处理和可视化的。如果您想要使用nltk库进行中文文本处理,需要进行以下操作:
1. 安装中文分词工具jieba:
```python
pip install jieba
```
2. 下载中文停用词表:
```python
nltk.download("stopwords")
```
3. 导入所需的库:
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
import jieba
```
4. 使用jieba进行中文分词:
```python
text = "这是一段中文文本"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
tokenized_text = " ".join(seg_list)
```
5. 移除停用词:
```python
stopwords = stopwords.words('chinese') # 停用词列表
filtered_text = [word for word in tokenized_text.split() if word not in stopwords]
```
接下来,您可以使用nltk库的其他功能进行频率统计、词云生成等操作。
希望这能帮到您!如果还有其他问题,请随时提问。