如何对从微博某话题爬取的话题数据(series类型),去除里面所引用的话题词
时间: 2024-02-19 22:03:51 浏览: 21
如果想对从微博某话题爬取的话题数据(Series类型)去除里面所引用的话题词,可以使用jieba分词库进行分词处理,并过滤掉话题词。具体步骤如下:
1. 导入必要的库:
```python
import pandas as pd
import jieba
```
2. 加载数据:
```python
# 假设数据保存在data.csv文件中,且数据列名为“评论”
df = pd.read_csv('data.csv')
comments = df['评论']
```
3. 分词处理:
```python
# 定义停用词列表,包含一些无实际意义的词语,例如“的”、“了”等
stopwords = ['的', '了', '是', '和', '就', '都', '而', '及', '与', '也', '等', '呢', '吗', '啊', '哦', '嗯', '哈', '呀', '啦', '嘛', '哪', '么', '这', '那']
new_comments = [] # 用于存放处理后的评论
for comment in comments:
words = jieba.lcut(comment) # 对评论进行分词
new_words = []
for word in words:
if word not in stopwords and not word.startswith('#'): # 过滤停用词和话题词
new_words.append(word)
new_comment = ' '.join(new_words) # 将处理后的词语连接成字符串
new_comments.append(new_comment)
```
4. 将处理后的评论保存回数据框:
```python
df['评论'] = new_comments
```
在上面的代码中,我们使用jieba分词库对评论进行了分词处理,并过滤掉了停用词和话题词。最后,我们将处理后的评论保存回数据框,以便后续处理和分析。