words = df['cut_t'].to_list()
时间: 2024-03-22 17:39:55 浏览: 23
这段代码是将 Pandas 数据框中的一列 `cut_t` 转换为列表 `words`。具体来说,假设 `df` 是一个 Pandas 数据框,其中包含了一个名为 `cut_t` 的列,该列中的每个元素都是经过分词处理后的文本字符串。那么,这段代码可以通过调用 Pandas 数据框的 `to_list()` 方法,将 `cut_t` 列中的每个元素转换为列表 `words` 中的一个元素。具体步骤如下:
```python
import pandas as pd
# 从 CSV 文件中读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将 cut_t 列转换为列表
words = df['cut_t'].to_list()
```
在这个例子中,我们首先使用 Pandas 的 `read_csv()` 方法从 CSV 文件中读取数据,然后通过 `df['cut_t']` 选取数据框中的 `cut_t` 列,最后使用 `to_list()` 方法将该列转换为列表 `words`。现在,`words` 列表中的每个元素都是一个经过分词处理后的文本字符串。可以进一步对这些文本进行处理,如去除停用词、计算词频等。
相关问题
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。
import pandas as pd import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba as jb import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_selection import chi2 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) import numpy as np #定义删除除字母,数字,汉字以外的所有符号的函数 def remove_punctuation(line): line = str(line) if line.strip()=='': return '' rule = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9\u4E00-\u9FA5]") line = rule.sub('',line) return line def stopwordslist(filepath): stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()] return stopwords df = pd.read_csv('./online_shopping_10_cats/online_shopping_10_cats.csv') df=df[['cat','review']] df = df[pd.notnull(df['review'])] d = {'cat':df['cat'].value_counts().index, 'count': df['cat'].value_counts()} df_cat = pd.DataFrame(data=d).reset_index(drop=True) df['cat_id'] = df['cat'].factorize()[0] cat_id_df = df[['cat', 'cat_id']].drop_duplicates().sort_values('cat_id').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['cat_id', 'cat']].values) #加载停用词 stopwords = stopwordslist("./online_shopping_10_cats/chineseStopWords.txt") #删除除字母,数字,汉字以外的所有符号 df['clean_review'] = df['review'].apply(remove_punctuation) #分词,并过滤停用词 df['cut_review'] = df['clean_review'].apply(lambda x: " ".join([w for w in list(jb.cut(x)) if w not in stopwords])) tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(df.cut_review) labels = df.cat_id X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['cut_review'], df['cat_id'], random_state = 0) count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform(X_train) tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts) 已经写好以上代码,请补全train和test函数
以下是train和test函数的代码:
```python
def train(X_train_tfidf, y_train):
clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, y_train)
return clf
def test(clf, X_test):
X_test_counts = count_vect.transform(X_test)
X_test_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_test_counts)
y_pred = clf.predict(X_test_tfidf)
return y_pred
```
train函数使用MultinomialNB()方法来拟合特征矩阵和标签,返回训练后的分类器clf。
test函数使用训练好的分类器clf来预测X_test的标签,返回预测结果y_pred。在预测之前,需要使用之前定义的count_vect和tfidf_transformer对X_test进行向量化和tf-idf转换。
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