python中csv文件中如何去停用词，还有如何进行中文分词

对于去除停用词和中文分词，可以使用python中的jieba库。首先，需要创建一个停用词列表，可以从网络上下载或手动创建。然后，使用jieba库中的分词函数进行中文文本的分词，将分词结果列表去除停用词，最终得到干净的分词结果。

以下是示例代码：

import jieba
# 停用词列表，可以自行添加或从网络上下载
stopwordlist = ["的", "了", "和", "呢", "吗", ...] 

# 定义分词函数
def jieba_cut(text):
    wordlist = jieba.cut(text)
    clean_wordlist = [word for word in wordlist if word not in stopwordlist]
    return ' '.join(clean_wordlist)

# 加载csv文件
import pandas as pd
csv_file = pd.read_csv('file.csv')

# 对文本列应用分词函数
csv_file['text_cut'] = csv_file['text'].apply(jieba_cut)

# 保存结果
csv_file.to_csv('result.csv', index=False)

这样，就可以将csv文件中的文本进行中文分词并去除停用词，结果保存在新的csv文件中。

相关问题

python中csv文件中的某一列如何去停用词，还有如何进行中文分词

对于第一个问题，可以使用Python中的jieba库进行中文分词和去停用词操作。具体步骤如下：

1. 导入jieba库：

import jieba

2. 定义停用词列表：

stopwords = [line.strip() for line in open('stopwords.txt', encoding='utf-8').readlines()]

其中，stopwords.txt是一个包含停用词的文本文件，可以自己定义或者从网上下载。

3. 对每一行文本进行分词和去停用词：

import csv

with open('data.csv', newline='', encoding='utf-8') as csv_file:
    csv_reader = csv.reader(csv_file)
    for row in csv_reader:
        words = [word for word in jieba.cut(row[0]) if word not in stopwords]
        print(words)

其中，data.csv是一个包含待处理文本的CSV文件，第一列是待处理文本。

对于第二个问题，也可以使用jieba库进行中文分词。具体步骤如下：

1. 导入jieba库：

import jieba

2. 对待分词的文本进行分词：

text = '今天天气真好，适合出去玩。'
words = jieba.cut(text)
print(list(words))

输出结果为：

['今天天气', '真好', '，', '适合', '出去', '玩', '。']

如果需要获取每个词语的位置，可以使用jieba.lcut()函数：

text = '今天天气真好，适合出去玩。'
words = jieba.lcut(text)
for i, word in enumerate(words):
    print(i, word)

输出结果为：

0 今天天气
1 真好
2 ，
3 适合
4 出去
5 玩
6 。

python中csv文件中的某一列如何去停用词和中文分词

您可以使用第三方库jieba来实现中文分词，使用停用词列表来过滤停用词。具体的代码可以参考以下示例：

import csv
import jieba

# 加载停用词表
stopwords = set()
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        word = line.strip()
        stopwords.add(word)

# 分词并过滤停用词
def tokenize(text):
    words = jieba.cut(text)
    return [word for word in words if word not in stopwords]

# 读取CSV文件并处理
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        text = row[1]  # 假设第2列是文本数据
        words = tokenize(text)
        print(words)

这段代码会读取文件`data.csv`中的数据，并对第2列的文本数据进行中文分词和停用词过滤。您可以将停用词列表保存在`stopwords.txt`文件中，每行一个词。