对txt格式的文件进行关键词抽取,如果含有新冠关键词“新冠”,则抽取该句子,其它的不保留,python代码
时间: 2023-02-07 15:33:03 浏览: 58
可以使用 Python 的正则表达式来解决这个问题。
首先,你需要使用 Python 的内置函数 `open()` 打开 txt 文件,然后使用 Python 的 `re` 模块来查找新冠关键字。代码如下:
```
import re
# 打开文件
with open('文件路径', 'r') as f:
# 读取文件内容
content = f.read()
# 使用正则表达式查找包含新冠关键字的句子
pattern = r'新冠'
sentences = re.findall(pattern, content)
# 输出查找到的句子
for sentence in sentences:
print(sentence)
```
在这段代码中,我们使用了 `re` 模块的 `findall()` 函数来查找所有包含新冠关键字的句子。然后使用一个循环遍历查找到的句子并输出。
希望这能帮到你!
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使用Python对全国新冠肺炎数据进行分析
好的,针对全国新冠肺炎数据进行分析,我们可以使用Python的数据分析库pandas和数据可视化库matplotlib进行处理和展示。
首先,我们需要获取数据。可以从国家卫健委网站或者其他数据来源获取全国新冠肺炎数据,并将数据存储在本地。这里以国家卫健委网站为例,使用requests库获取数据:
```python
import requests
url = 'https://file1.dxycdn.com/2020/0315/794/3402160519111407785-135.json'
response = requests.get(url)
data = response.json()
```
使用pandas将数据转换成DataFrame格式,并进行数据清洗和处理:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data['confirmedCount'])
df = df.T
df.columns = ['confirmedCount']
df.index.name = 'date'
df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%m.%d')
```
这里将确认病例数数据转换成DataFrame格式,进行转置并修改列名和索引。同时,将索引的格式转换成日期格式。
接下来,可以通过matplotlib对数据进行可视化:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(df.index, df['confirmedCount'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Confirmed Cases')
plt.title('Total Confirmed Cases of COVID-19 in China')
plt.show()
```
这里绘制了全国新冠肺炎确诊人数的时间序列图。
当然,还可以使用更多的数据分析和可视化方法,比如绘制地图等等。希望这些内容可以对你有所帮助。
使用Python对全国新冠肺炎数据进行分析并预测
这是一个非常好的问题,Python是一个非常强大的数据分析工具,可以用于分析和预测全国新冠肺炎数据。以下是一个简单的分析和预测步骤:
1. 数据收集:从官方网站或其他可靠来源收集全国新冠肺炎数据,包括感染人数、死亡人数、治愈人数等。
2. 数据清洗:对收集到的数据进行清洗和处理,包括删除重复数据、填充缺失数据等。
3. 数据可视化:使用Python中的数据可视化工具,如Matplotlib和Seaborn,绘制图表展示数据趋势和变化。
4. 数据分析:使用Python中的统计学工具,如NumPy和Pandas,对数据进行分析,计算感染率、死亡率、治愈率等指标。
5. 预测建模:使用Python中的机器学习工具,如Scikit-learn和TensorFlow,对数据进行建模和预测,预测未来感染人数、死亡人数等。
6. 结果展示:将分析和预测结果整理成报告或图表,展示给相关人员参考和决策。
需要注意的是,对于新冠肺炎这样的疫情数据,需要谨慎对待,避免造成不必要的恐慌或误导。同时,数据的收集和分析需要尊重相关人员的隐私和权益。
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