python只提取中文文本中的年份
时间: 2024-01-04 16:04:09 浏览: 32
你可以使用Python的正则表达式模块re来提取中文文本中的年份。下面是一个例子:
```python
import re
# 定义中文文本
text = "这是一个中文文本,2021年是个好年份,2022年也会很不错。"
# 定义匹配模式
pattern = r'(\d{4})年'
# 使用re.findall()方法提取年份
year_list = re.findall(pattern, text)
# 输出结果
print(year_list)
```
这个代码将从中文文本中提取出所有符合模式的年份,即四位数字后面跟着一个"年"字。输出结果应该是`['2021', '2022']`。如果你只需要提取第一个年份,可以使用re.search()方法来实现:
```python
# 使用re.search()方法提取第一个年份
year_match = re.search(pattern, text)
# 如果匹配成功,提取年份
if year_match:
year = year_match.group(1)
# 输出结果
print(year)
```
这个代码将提取出中文文本中的第一个符合模式的年份,并输出。如果匹配失败,year将会是None。
相关问题
python提取字符串中的日期
可以使用正则表达式来提取字符串中的日期。
示例代码:
```python
import re
text = '今天是2022年3月15日,明天是2022-03-16'
# 定义匹配日期的正则表达式
date_pattern = r'\d{4}[-/年]\d{1,2}[-/月]\d{1,2}日?'
# 使用正则表达式搜索文本中的日期
dates = re.findall(date_pattern, text)
# 打印提取到的日期
print(dates)
```
输出结果:
```
['2022年3月15日', '2022-03-16']
```
解释:
- 正则表达式 `'\d{4}[-/年]\d{1,2}[-/月]\d{1,2}日?'` 匹配日期格式,包括四位数年份、中间使用 `-` 或 `/` 或 `年` 或 `月` 分隔月份和日期的组合,以及可选的 `日` 字符。
- `re.findall()` 方法返回文本中所有匹配正则表达式的子串的列表,即提取到的日期。
Excel中某一列的每一个单元格均为长文本,有一列为公司代码,有一列为年份。我要利用Python来将Excel中该列的文本中包含一些特定关键字的句子全部提取出来,并与原来表格的公司代码及年份一一对应起来,然后分析每一个单元格中长文本的语调积极程度,代码怎么写
你好!感谢你的问题。根据你的描述,我可以提供以下的Python代码:
首先,我们需要安装所需模块:pandas、openpyxl、jieba和paddlepaddle。在终端中输入以下指令:
```
pip install pandas openpyxl jieba paddlepaddle
```
然后,我们可以编写代码:
```
import pandas as pd
import jieba.posseg as pseg
import paddlehub as hub
# 加载情感分析模型
senta = hub.Module(name="senta_bilstm")
# 加载Excel文件
df = pd.read_excel("file.xlsx")
# 定义关键字列表
keywords = ["关键字1", "关键字2", "关键字3"]
# 定义函数来提取句子并进行情感分析
def extract_and_analyze(text):
sentences = [s.strip() for s in text.split("。")]
results = []
for s in sentences:
for kw in keywords:
if kw in s:
results.append({
"sentence": s,
"sentiment": senta.sentiment_class(s)["positive_probs"]
})
return results
# 新建一个DataFrame来存储结果
new_df = pd.DataFrame(columns=["公司代码", "年份", "句子", "情感分值"])
# 遍历Excel文件中每一行数据
for index, row in df.iterrows():
text = row["长文本"]
results = extract_and_analyze(text)
for r in results:
new_row = {
"公司代码": row["公司代码"],
"年份": row["年份"],
"句子": r["sentence"],
"情感分值": r["sentiment"]
}
new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=True)
# 将结果保存到Excel文件中
new_df.to_excel("result.xlsx")
```
这段代码做了以下的任务:
1. 加载情感分析模型。
2. 加载Excel文件。
3. 定义关键字列表。
4. 定义函数来提取句子并进行情感分析。
5. 新建一个DataFrame来存储结果。
6. 遍历Excel文件中每一行数据,并提取包含关键字的句子。
7. 将结果保存到Excel文件中。
需要注意的是,这段代码中的情感分析模型使用了PaddleHub中的senta_bilstm模型,需要通过pip install paddlepaddle来安装。如果你需要使用其他的模型来进行情感分析,可以参考PaddleHub的文档进行选择和使用。
此外,代码中的关键字列表和Excel文件路径需要根据实际情况进行修改。希望这段代码能够帮到你,如果有其他问题欢迎随时提出。
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