在python中对excel中的每一行进行结巴分词，后结果返回到csv文件

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，你需要安装`jieba`库来进行中文分词。其次，你需要使用`pandas`库来读取Excel文件和写入CSV文件。以下是代码示例：

import pandas as pd
import jieba

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 对每一行进行分词
df['分词结果'] = df['原始文本'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))

# 写入CSV文件
df.to_csv('your_csv_file.csv', index=False)

以上代码假设原始文本列的列名为`原始文本`，你需要根据实际情况修改代码中的列名。此外，`lambda`函数中的`' '`表示分词结果之间的分隔符，你也可以根据需要修改分隔符。最后，`index=False`表示不将行索引写入CSV文件中。

相关问题

python中对结巴分词后的excel文档进行文本聚类

要对结巴分词后的Excel文档进行文本聚类，可以使用以下步骤：

1. 读取Excel文档

使用Python中的pandas库读取Excel文档，将文本数据读入到一个DataFrame对象中。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

2. 对文本进行分词

使用结巴分词库对DataFrame对象中的文本数据进行分词。例如：

import jieba

df['content'] = df['content'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))

其中，`content`是DataFrame对象中存储文本数据的列名。

3. 提取文本特征

使用sklearn库中的TfidfVectorizer类，将分词后的文本数据转换成TF-IDF特征矩阵。例如：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(df['content'])

4. 进行文本聚类

使用sklearn库中的KMeans类，对TF-IDF特征矩阵进行聚类。例如：

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=5)
kmeans.fit(X)

其中，`n_clusters`是要聚类的簇数。

5. 输出聚类结果

将聚类结果输出到Excel文件中。例如：

df['cluster'] = kmeans.labels_
df.to_excel('output.xlsx')

其中，`cluster`是存储聚类结果的列名。

以上就是对结巴分词后的Excel文档进行文本聚类的基本步骤。不过需要注意的是，聚类结果并不一定是完美的，需要根据实际情况进行调整和优化。

用python 结巴分词，按行读取 csv中的文件， 并将分词和去除停用词后的结果存储到csv中

好的，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库，包括jieba和pandas：

import jieba
import pandas as pd

2. 加载停用词表，这里以中文停用词表为例：

stopwords = set()
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stopwords.add(line.strip())

3. 读取csv文件，按行进行分词和去除停用词：

data = pd.read_csv('data.csv')
for index, row in data.iterrows():
    text = row['text'] # 假设csv文件中有一列叫text，存储了需要进行分词的文本
    words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stopwords]
    data.at[index, 'words'] = ' '.join(words) # 将分词后的结果以空格分隔存储到新的一列中，假设新的一列叫words

4. 将处理后的数据存储到csv文件中：

data.to_csv('processed_data.csv', index=False)

完整代码示例：

import jieba
import pandas as pd

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

# 读取csv文件，按行进行分词和去除停用词
data = pd.read_csv('data.csv')
for index, row in data.iterrows():
    text = row['text'] # 假设csv文件中有一列叫text，存储了需要进行分词的文本
    words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stopwords]
    data.at[index, 'words'] = ' '.join(words) # 将分词后的结果以空格分隔存储到新的一列中，假设新的一列叫words

# 将处理后的数据存储到csv文件中
data.to_csv('processed_data.csv', index=False)

请注意，这里的代码仅供参考，具体实现需要根据您的实际情况进行调整。