对文档数据清洗的代码
时间: 2023-12-06 21:44:57 浏览: 42
文档数据清洗是指将原始文档数据进行处理,使其符合分析需求的过程。一般包括去除无意义的符号、停用词、数字、特殊字符等。下面是一个示例代码,使用Python语言实现文本数据清洗:
```python
import re
import string
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
# 读取文本文件
with open("example.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
# 去除标点符号和特殊字符
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
# 去除数字
text = re.sub(r'\d+', '', text)
# 转换为小写
text = text.lower()
# 分词
tokens = word_tokenize(text)
# 去除停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
tokens = [token for token in tokens if not token in stop_words]
# 输出结果
print(tokens)
```
在上面的代码中,我们使用了正则表达式去除了标点符号和特殊字符,使用NLTK库中的停用词列表去除了停用词,最终输出了清洗后的词汇列表。
相关问题
stata数据清洗代码
Stata是一款常用的统计软件,它提供了丰富的数据清洗功能。下面是一个简单的Stata数据清洗代码示例:
1. 导入数据:
```
import delimited "data.csv", delimiter(",") clear
```
2. 删除缺失值:
```
drop if missing(var1)
```
3. 删除重复值:
```
duplicates drop var1, force
```
4. 更改变量类型:
```
tostring var1, replace
destring var2, replace
```
5. 创建新变量:
```
gen newvar = var1 + var2
```
6. 合并数据:
```
merge 1:1 id using "data2.dta", nogen
```
7. 根据条件筛选数据:
```
keep if var1 > 100 & var2 < 50
```
8. 排序:
```
sort var1
```
以上仅是一个简单的数据清洗示例,实际应用中可能需要根据具体数据进行相应的处理。如果您需要进一步了解Stata的数据清洗功能,可以参考官方文档或相关书籍。
jupyter notebook 大数据可视化数据清洗代码
Jupyter Notebook 是一种基于 Web 的交互式计算环境,支持多种编程语言。在 Jupyter Notebook 中,您可以编写代码、文档、公式和可视化内容。下面是一些关于 Jupyter Notebook 大数据可视化和数据清洗的代码介绍:
1. 可视化库:Jupyter Notebook 支持多种可视化库,包括 matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等。这些库提供了各种绘图方式,如散点图、柱状图、折线图等。
2. 数据清洗库:Jupyter Notebook 支持多种数据清洗库,如 Pandas、NumPy 等。这些库提供了丰富的函数和方法来处理和转换数据,如数据排序、去重、筛选、分组等。
3. 代码示例:
- 可视化示例:
```
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
plt.plot(data['x'], data['y'])
plt.show()
```
- 数据清洗示例:
```
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data.drop_duplicates(inplace=True)
data.sort_values(by='x', inplace=True)
```
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