python按关键词列表对dataframe中中文文本数据提取关键词作为新的列
时间: 2023-11-13 10:02:02 浏览: 49
您可以使用Python中的jieba库来进行中文文本的关键词提取,并将提取的关键词作为新的列添加到DataFrame中。以下是一个示例代码:
```
import jieba
# 定义关键词列表
keywords_list = ['关键词1', '关键词2', '关键词3']
# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')
# 对每行文本数据进行关键词提取
df['keywords'] = df['text'].apply(lambda x: [word for word in jieba.cut(x) if word in keywords_list])
# 打印结果
print(df.head())
```
在上面的代码中,我们首先导入了jieba库,然后定义了一个包含关键词的列表。接下来,我们使用pandas库的read_csv函数将数据读取到DataFrame中。然后,我们使用apply函数对每行文本数据进行处理,从中提取出包含在关键词列表中的关键词,并将它们作为一个新的列添加到DataFrame中。最后,我们打印出结果以检查是否正确地添加了新的列。
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python按关键词提取dataframe文本数据
可以使用Python中的pandas和nltk库来实现关键词提取。以下是一个简单的示例代码:
```python
import pandas as pd
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将文本数据转换为字符串格式
text = ' '.join(df['text'].astype(str).tolist())
# 将文本数据分词
tokens = word_tokenize(text)
# 去除停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
tokens = [word for word in tokens if not word.lower() in stop_words]
# 定义关键词列表
keywords = ['keyword1', 'keyword2', 'keyword3']
# 提取包含关键词的文本
matches = [text for text in df['text'] if any(keyword in text for keyword in keywords)]
# 输出匹配的文本
print(matches)
```
在以上代码中,首先使用pandas库读取csv文件,然后将文本数据转换为字符串格式。接着使用nltk库中的word_tokenize函数将文本分词,并去除停用词。最后定义要提取的关键词列表,使用any函数遍历文本数据,匹配包含关键词的文本并输出。
python文本关键词提取
Python中的文本关键词提取可以使用以下几种方法:
1.基于频率的关键词提取
最简单的关键词提取方式是基于频率的方法。通过统计每个词在文本中出现的频率,选取出现频率最高的词作为关键词。可以用Python中的nltk库来实现,具体步骤如下:
```
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog. The quick brown fox is very fast."
stop_words = set(stopwords.words('english'))
# 分词
words = word_tokenize(text)
# 去除停用词
words = [word for word in words if word.lower() not in stop_words]
# 构建频率分布
freq_dist = nltk.FreqDist(words)
# 打印前20个关键词及其频次
for word, frequency in freq_dist.most_common(20):
print(u'{}:{}'.format(word, frequency))
```
2.基于TF-IDF的关键词提取
TF-IDF是一种基于词频和文档频率的算法,用于评估文本重要程度。在文本关键词提取中,可以使用TF-IDF算法来提取关键词。可以用Python中的scikit-learn库来实现,具体步骤如下:
```
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
text = ["The quick brown fox jumps over the lazy dog. The quick brown fox is very fast.",
"The lazy dog is very slow. The quick brown fox is very fast."]
# 初始化TF-IDF向量化器
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
# 计算TF-IDF矩阵
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(text)
# 获取特征名
feature_names = tfidf_vectorizer.get_feature_names()
# 构建TF-IDF矩阵的数据框
tfidf_df = pd.DataFrame(tfidf_matrix.toarray(), columns=feature_names)
# 打印TF-IDF矩阵中的前20个关键词及其TF-IDF值
for i, row in tfidf_df.iterrows():
print(f"\nDocument {i+1}:")
print(row.nlargest(20))
```
3.基于LDA的关键词提取
LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种主题模型,可以将文本看作是由多个主题组成的。在文本关键词提取中,可以使用LDA算法来提取文本的主题以及与主题相关的关键词。可以用Python中的gensim库来实现,具体步骤如下:
```
import nltk
from gensim.models import LdaModel
from gensim.corpora import Dictionary
text = [["The", "quick", "brown", "fox", "jumps", "over", "the", "lazy", "dog."],
["The", "quick", "brown", "fox", "is", "very", "fast."],
["The", "lazy", "dog", "is", "very", "slow."]]
# 将单词转化为数字ID
documents = [Dictionary(text) for text in texts]
# 将文本转化为BoW向量
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
# 训练LDA模型
lda_model = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=3)
# 打印LDA模型中的每个主题
for i in range(lda_model.num_topics):
print(f"Topic {i+1}:")
print(lda_model.print_topic(i))
```
以上三种方法提取出的文本关键词都可以在后续的文本分析任务中发挥重要作用。