使用jieba进行中文分词,并以“StopWords.txt”文件作为停用词,将分析结果作为新的一列加入到数据中
时间: 2024-01-22 14:18:05 浏览: 33
好的,下面是使用jieba进行中文分词并加入新列的代码:
```python
import pandas as pd
import jieba
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 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())
# 定义分词函数
def cut_words(text):
words = jieba.cut(text)
words = [word for word in words if word not in stopwords]
return ' '.join(words)
# 对数据进行分词处理
df['分词结果'] = df['文本'].apply(cut_words)
# 保存结果
df.to_csv('result.csv', index=False)
```
其中,`data.csv`是原始数据文件,包含一列名为“文本”的文本数据。`StopWords.txt`是停用词文件,每行一个停用词。
代码先读取原始数据文件,并加载停用词表。接着定义一个分词函数`cut_words`,其中使用`jieba`进行分词,并过滤掉停用词。最后对每个文本数据应用分词函数,得到分词结果,并将其加入到一个新列“分词结果”中。最后将结果保存到文件`result.csv`中。
相关问题
使用jieba分词将csv文件进行分词、去停用词、和特征化向量化后,分别进行保存结果
好的,可以按照以下步骤来实现:
1. 导入必要的库
```python
import pandas as pd
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
```
2. 读取csv文件并分词
```python
data = pd.read_csv('data.csv')
data['text_cut'] = data['text'].apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x)))
```
3. 加载停用词表并去除停用词
```python
stopwords = pd.read_csv('stopwords.txt', names=['stopword'], encoding='utf-8')
stopwords = stopwords['stopword'].tolist()
data['text_cut'] = data['text_cut'].apply(lambda x: " ".join([word for word in x.split() if word not in stopwords]))
```
4. 特征化向量化
```python
tfidf = TfidfVectorizer()
features = tfidf.fit_transform(data['text_cut'])
features_df = pd.DataFrame(features.toarray(), columns=tfidf.get_feature_names())
```
5. 保存分词后的结果到csv文件
```python
data.to_csv('data_cut.csv', index=False)
```
6. 保存去除停用词后的结果到csv文件
```python
data.to_csv('data_cut_stopwords.csv', index=False)
```
7. 保存特征化向量化后的结果到csv文件
```python
features_df.to_csv('data_features.csv', index=False)
```
这样就完成了分词、去除停用词、特征化向量化后的结果保存。
用jieba库对C:\Users\Administrator\Desktop\comment_1.txt进行去除停用词、分词并建立分词列表
您可以使用`jieba`库对文本进行去除停用词、分词,并建立分词列表。下面是一个示例代码:
```python
import jieba
from jieba import analyse
import os
# 设置停用词文件路径
stopwords_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\stopwords.txt"
# 加载停用词列表
stopwords = []
with open(stopwords_path, "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
stopwords.append(line.strip())
# 读取文本文件
file_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\comment_1.txt"
with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
text = f.read()
# 去除停用词
words = []
seg_list = jieba.cut(text)
for word in seg_list:
if word not in stopwords:
words.append(word)
# 打印分词列表
print(words)
```
请确保`stopwords.txt`文件包含您想要去除的停用词列表,并且文件路径正确。在示例代码中,我们使用`jieba`库进行分词,并使用停用词列表过滤掉停用词,最终得到分词列表`words`。您可以根据需要在代码中进行修改和适配。