解释代码:data=pd.read_excel('评论内容.xlsx') a=list(data['评论内容']) # 将所有文本连接成一个字符串 su='' for i in a: su+=str(i) # for l in range(30,300,30) # 进行分词处理 seg = jieba.lcut(su,cut_all=False) # 构建word2vec模型,该模型用于转换词向量 model = word2vec.Word2Vec(seg, min_count=1,vector_size=100) index2word_set = set(model.wv.index_to_key) # 词向量转换函数 def avg_feature_vector(sentence, model, num_features, index2word_set): # 定义词向量数量 feature_vec = np.zeros((num_features, ), dtype='float32') n_words = 0 # 分析句子中每一个词在词库中的情况 for word in str(sentence): word=str(word) if word in index2word_set: n_words += 1 feature_vec = np.add(feature_vec, model.wv[word]) # 进行向量转换 if (n_words > 0): feature_vec = np.divide(feature_vec, n_words) return feature_vec # 将训练集的数据转换为词向量 df=[] for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df) # 使用nlp为评论设置初始标签 y=[] for i in range(len(a)): # print(i) s = SnowNLP(str(a[i])) if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0) y=pd.DataFrame(y) # 将文本转换为onehot向量 def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray()) # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) return gbc_new_feature
时间: 2024-04-03 09:35:26 浏览: 21
这段代码主要是用于文本分类的,首先通过`pd.read_excel`函数读取一个Excel文件中的评论内容,并将其转换成一个列表`a`。然后将所有的评论内容连接成一个字符串`su`,并使用`jieba`库对其进行分词处理。接下来使用`word2vec`模型将文本转换为词向量,并使用`avg_feature_vector`函数将每个评论的词向量求平均值,将所有评论的词向量转换为一个`DataFrame`格式的数据集`X`。然后使用`SnowNLP`库对每个评论进行情感分析,将其转化为二分类标签`y`。最后使用`GradientBoostingClassifier`梯度提升决策树对评论进行分类,并使用`OneHotEncoder`将其转换为`onehot`向量。函数`gbdt_lr`的作用是将数据进行处理,并输出转换结果。
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for i in name_list: data=pd.read_csv(r"D:/批量处理文件/" + i,engine="python")批量处理xlsx文件这个代码要怎么改
如果要将这段代码修改为批量处理 xlsx 文件,可以先将文件名中的 `.csv` 替换为 `.xlsx`,然后使用 pandas 库中的 `read_excel()` 函数读取数据。以下是一段修改后的示例代码:
```
import os
import pandas as pd
folder_path = r"D:/批量处理文件/"
name_list = os.listdir(folder_path)
for name in name_list:
if name.endswith(".csv"):
# 将文件名中的 .csv 替换为 .xlsx
xlsx_name = name.replace(".csv", ".xlsx")
csv_path = os.path.join(folder_path, name)
xlsx_path = os.path.join(folder_path, xlsx_name)
# 使用 pandas 库中的 read_csv() 函数读取 csv 文件
data = pd.read_csv(csv_path, engine="python")
# 将数据写入新的 xlsx 文件
data.to_excel(xlsx_path, index=False)
```
这段代码首先获取指定文件夹路径下的所有文件列表,然后遍历列表中的每个文件,如果是 csv 文件则将文件名中的 `.csv` 替换为 `.xlsx`,然后读取 csv 文件数据并将其写入新的 xlsx 文件。其中 `to_excel()` 用于将数据写入 xlsx 文件,`index=False` 表示不写入行索引。
df = pd.read_excel('readers.xlsx')怎么将内部数据转化为列表形式输出
可以使用`tolist()`方法将DataFrame的内部数据转化为列表形式输出。例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('readers.xlsx')
data_list = df.values.tolist()
print(data_list)
```
其中,`df.values`可以获取DataFrame的内部数据,然后调用`tolist()`方法将其转化为列表形式输出。