# 网页分类 # 字符串替换 mode_data['page_path'] = mode_data['page_path'].apply(lambda x: x.replace('https://www.tipdm.org/', '')) mode_data['page_path'] = mode_data['page_path'].apply(lambda x: x.replace('http://www.tipdm.org/', '')) mode_data['page_path'] = mode_data['page_path'].apply(lambda x: x.replace('https://tipdm.org/', '')) print(mode_data) # 删除关于主页的字段 mode_data['page_path'] = mode_data['page_path'].apply(lambda x: x.replace('bdracem/', '')) mode_data['page_path'] = mode_data['page_path'].apply(lambda x: x.replace('bdrace/', '')) # 删除page_path特征为'/'的记录 mode_data = mode_data[mode_data['page_path'] != '/'] print(mode_data) # 提取网页字段 mode_data['page'] = mode_data['page_path'].apply(lambda x: re.findall('[a-z]+/', x)) mode_data['len'] = mode_data['page'].apply(lambda x: len(x)) mode_data = mode_data[mode_data['len'] != 0] print(mode_data) # 读取网页分类表 zd = pd.read_csv('./data/网页相关信息.csv', encoding='gbk') dict1 = dict(zip(zd['字段'], zd['分类'])) # 自定义分类函数 def rep(rawstr, dict_rep): for i in di请解释每行代码
时间: 2024-01-21 14:04:41 浏览: 20
这段代码的功能是对一份网页数据进行分类,并对分类结果进行处理。具体而言,代码执行的步骤如下:
1. 第二行到第四行代码对网页路径 `page_path` 进行字符串替换,将其中的网址前缀 `https://www.tipdm.org/`、`http://www.tipdm.org/`、`https://tipdm.org/` 替换为空字符串,以便进行后续处理。
2. 第七行和第八行代码删除 `page_path` 特征为 `'/'` 的记录,以避免出现空值。
3. 第十行代码通过正则表达式提取网页字段 `page`,并将其存储到 `mode_data` 数据框中。
4. 第十一行代码计算 `page` 的长度,并将其存储到 `mode_data` 数据框中。
5. 第十二行代码删除 `page` 长度为 0 的记录,以避免出现空值。
6. 第十五行代码读取网页分类表 `网页相关信息.csv`,并将其存储到 `zd` 数据框中。
7. 第十六行代码将 `zd` 数据框中的 `'字段'` 和 `'分类'` 列转化为字典 `dict1`。
8. 第十九到第二十四行代码定义了一个自定义函数 `rep()`,用于将原始字符串中属于字典 `dict_rep` 中的词汇替换为相应的分类。具体而言,`rep()` 函数的输入为原始字符串和字典 `dict_rep`,输出为替换后的字符串。
最后,代码并未显示调用 `rep()` 函数,可能是因为该函数的调用被省略了。
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mode_data['page_path'] = mode_data['page_path'].apply(lambda x: x.replace('https://www.tipdm.org/', '')) mode_data['page_path'] = mode_data['page_path'].apply(lambda x: x.replace('http://www.tipdm.org/', '')) mode_data['page_path'] = mode_data['page_path'].apply(lambda x: x.replace('https://tipdm.org/', '')) print(mode_data) # 删除关于主页的字段 mode_data['page_path'] = mode_data['page_path'].apply(lambda x: x.replace('bdracem/', '')) mode_data['page_path'] = mode_data['page_path'].apply(lambda x: x.replace('bdrace/', '')) # 删除page_path特征为'/'的记录 mode_data = mode_data[mode_data['page_path'] != '/'] print(mode_data) # 提取网页字段 mode_data['page'] = mode_data['page_path'].apply(lambda x: re.findall('[a-z]+/', x)) mode_data['len'] = mode_data['page'].apply(lambda x: len(x)) mode_data = mode_data[mode_data['len'] != 0] print(mode_data) # 读取网页分类表 zd = pd.read_csv('./data/网页相关信息.csv', encoding='gbk') dict1 = dict(zip(zd['字段'], zd['分类'])) # 自定义分类函数 def rep(rawstr, dict_rep): for i in dict_rep: rawstr = rawstr.replace(i, dict_rep[i]) return rawstr请解释每行代码
这段代码主要是对一个数据集进行了一系列的处理和清洗,具体解释如下:
第一行代码:将数据集中的page_path字段中的"https://www.tipdm.org/"、"http://www.tipdm.org/"、"https://tipdm.org/"字符串替换为空字符串,即去掉了这些字符串。
第二行代码:同样将page_path字段中的"bdracem/"、"bdrace/"字符串替换为空字符串,即去掉了这些字符串。
第三行代码:删除了page_path字段为'/'的记录,即将这些记录从数据集中删除。
第四行代码:提取了page_path字段中的网页信息,将其存储到新的一列中,使用正则表达式'[a-z]+/'来匹配网页信息。
第五行代码:计算了网页信息的长度,并将长度为0的记录从数据集中删除。
第六行代码:读取了一个网页分类表,并将字段名和分类存储到一个字典中。
第七至九行代码:定义了一个自定义分类函数,用于将网页信息中的某些关键词替换成对应的分类名。在这个函数中,使用了一个for循环来遍历字典中的键值对,并使用字符串的replace方法来进行替换操作。
mode_data['type'] = mode_data['page'].apply(lambda x: rep(x[0], dict1)) print('网页分类示例数据:\n', mode_data[['reallID', 'page', 'type']].head(5)) # 构造特征 # 匹配中文字符串 mode_data['type'] = mode_data['type'].apply(lambda x: re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', x)) mode_data['len'] = mode_data['type'].apply(lambda x: len(x)) print(mode_data) # 删除空值 mode_data = mode_data[mode_data['len'] != 0] mode_data['type'] = mode_data['type'].apply(lambda x: x[0]) print(mode_data) # 获取用户标识 inde = list(set(mode_data['reallID'])) col = ['新闻动态', '教学资源', '项目与合作', '竞赛', '优秀作品'] mode_datal = pd.DataFrame(index=inde, columns=col) print(mode_datal) # 点击网页数统计与匹配 for i in inde: ens = mode_data[mode_data['reallID'] == i]['type'].value_counts() for j in range(len(ens)): mode_datal.loc[i, ens.index[j]] = ens[j] mode_datal.fillna(0, inplace=True)解释每行代码
以下是每行代码的解释:
```python
mode_data['type'] = mode_data['page'].apply(lambda x: rep(x[0], dict1))
```
将网页页面名称中的英文缩写替换为中文名称,例如将"n"替换为"新闻动态"。
```python
print('网页分类示例数据:\n', mode_data[['reallID', 'page', 'type']].head(5))
```
打印网页分类的示例数据。
```python
# 构造特征
# 匹配中文字符串
mode_data['type'] = mode_data['type'].apply(lambda x: re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', x))
mode_data['len'] = mode_data['type'].apply(lambda x: len(x))
```
使用正则表达式匹配中文字符串,将匹配到的结果保存到'type'列中,并计算'type'列中列表的长度,将结果保存到'len'列中。
```python
print(mode_data)
```
打印处理后的数据。
```python
# 删除空值
mode_data = mode_data[mode_data['len'] != 0]
mode_data['type'] = mode_data['type'].apply(lambda x: x[0])
```
删除'type'列中长度为0的数据,并将'type'列中的列表转换为字符串。
```python
print(mode_data)
```
打印处理后的数据。
```python
# 获取用户标识
inde = list(set(mode_data['reallID']))
col = ['新闻动态', '教学资源', '项目与合作', '竞赛', '优秀作品']
mode_datal = pd.DataFrame(index=inde, columns=col)
```
获取用户标识,创建一个新的DataFrame,用于存储每个用户对不同网页类型的点击量。
```python
print(mode_datal)
```
打印新创建的DataFrame。
```python
# 点击网页数统计与匹配
for i in inde:
ens = mode_data[mode_data['reallID'] == i]['type'].value_counts()
for j in range(len(ens)):
mode_datal.loc[i, ens.index[j]] = ens[j]
mode_datal.fillna(0, inplace=True)
```
对每个用户的浏览记录进行统计,并将结果保存到新创建的DataFrame中。如果某个用户没有点击某种类型的网页,则在DataFrame中这个类型的值为0。