对csv某一列数据进行文本分词操作,然后判断词里面有没有特定词,如果有则取值1,否则取值0
时间: 2024-04-29 20:25:50 浏览: 182
下面是一个Python示例代码,使用第三方库jieba进行文本分词,然后判断每个词是否包含特定词,最终将结果写入到新的csv文件中。
```python
import pandas as pd
import jieba
# 读取原始csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 定义特定词
special_word = '特定词'
# 对某一列进行文本分词
text_col = 'text'
df['words'] = df[text_col].apply(lambda x: jieba.lcut(x))
# 判断每个词是否包含特定词
df['has_special_word'] = df['words'].apply(lambda x: 1 if special_word in x else 0)
# 写入新的csv文件
df.to_csv('result.csv', index=False)
```
注意:在使用jieba库进行中文分词时,需要先安装该库并下载相应的词库。具体可以参考jieba库的官方文档。
相关问题
对csv第5列列数据进行文本分词操作,然后判断词里面有没有特定词,如果有则取值1,否则取值0
以下是Python代码实现:
```python
import pandas as pd
import jieba
# 加载停用词表
stopwords = pd.read_csv('stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, sep="\t", names=['stopword'], encoding='utf-8')
stopwords = stopwords['stopword'].values
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 对第5列文本进行分词
data['text_segmented'] = data.iloc[:, 4].apply(lambda x: [word for word in jieba.cut(x) if word not in stopwords])
# 判断词里面有没有特定词,如果有则取值1,否则取值0
specific_word = '特定词'
data['specific_word_presence'] = data['text_segmented'].apply(lambda x: 1 if specific_word in x else 0)
```
该代码中,我们首先使用pandas库加载停用词表和数据。然后使用jieba库对第5列文本进行分词,去除停用词。接着判断每个分词列表中是否包含特定词,如果有则取值1,否则取值0。最后将结果保存在新的一列中。
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