jupyter 读取自己的csv来去除停用词

首先，你需要导入pandas库来读取csv文件，以及nltk库来去除停用词。假设你的csv文件名为data.csv，包含一个名为"text"的列，以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import nltk
nltk.download('stopwords')

from nltk.corpus import stopwords

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 定义停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 去除停用词
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: ' '.join([word for word in x.split() if word.lower() not in stop_words]))

# 输出处理后的数据
print(data.head())

这个代码中，我们首先导入pandas和nltk库，并下载nltk所需的停用词。然后，我们读取了名为"data.csv"的csv文件，并定义了一个名为"stop_words"的停用词集合。接下来，我们使用apply函数和lambda表达式来去除每条文本中的停用词，并将结果保存回"data" DataFrame中的"text"列。最后，我们使用print函数来输出处理后的数据。

相关问题

jupyter 读取自己的csv来去除中文停用词

你可以使用 Python 的 pandas 库来读取 CSV 文件，并使用中文停用词列表来去除停用词。以下是一些示例代码：

import pandas as pd
import jieba
from zhon import hanzi # 用于匹配中文字符的库
from collections import Counter

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv("your_file.csv")

# 定义中文停用词列表
stop_words = ['的', '了', '在', '是', '我', '有', '和', '就', '不', '人', '都', '一', '一个', '上', '也', '很', '到', '说', '要', '去', '你', '会', '着', '没有', '看', '好', '自己', '这']

# 定义分词函数
def cut_words(sentence):
    # 匹配中文字符
    pattern = hanzi.characters
    # 分词并去除停用词
    words = [word for word in jieba.cut(sentence) if word not in stop_words and re.match(pattern, word)]
    return words

# 对文本进行分词
df['words'] = df['text'].apply(cut_words)

# 统计词频
word_counts = Counter([word for words in df['words'] for word in words])

# 打印出现频率最高的 20 个词语
for word, count in word_counts.most_common(20):
    print(f"{word}: {count}")

在这个例子中，我们使用了 pandas 库来读取 CSV 文件，并使用 jieba 库进行中文分词。我们还定义了一个中文停用词列表，以去除常见的无意义词语。最后，我们使用 Counter 对所有词语进行计数，并打印出现频率最高的 20 个词语。请注意，这只是一个示例，你需要根据自己的需求进行修改和调整。

jupyter 去除读取数据中的停用词

要去除读取数据中的停用词，您需要执行以下步骤：

1. 首先，您需要导入 nltk 包并下载停用词列表。可以使用以下代码完成：

import nltk
nltk.download('stopwords')

2. 接下来，您需要从 NLTK 包中导入停用词列表。可以使用以下代码完成：

from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english'))

3. 然后，您需要读取数据并将其分词。可以使用以下代码完成：

import pandas as pd
import re

data = pd.read_csv('data.csv')
data['text'] = data['text'].apply(lambda x: re.findall(r'\w+', x.lower()))

4. 现在，您可以使用以下代码去除停用词：

data['text'] = data['text'].apply(lambda x: [word for word in x if word not in stop_words])

这将去除数据中的所有停用词，并将每个文本转换为一个单词列表。