处理文本数据,主要是通过Seris的str访问。遇到NaN时不做任何处理,保留结果为NaN,遇到数字全部处理为NaN。 str是Seris的方法,DataFrame不能直接使用,但是通过索引选择DataFrame中的某一行或者某一列,结果为Seris,然后就可以使用了。 例如定义一个 ...
最近写了一个python脚本,用TagMe的api标注文本,并解析返回的json数据。在这个过程中遇到了很多问题,学到了一些新东西,总结一下。 . csv文件处理 csv是一种格式化的文件,由行和列组成,分隔符可以根据需要发生变化。只有分隔符为逗号 , 时,才会在excel中显示为列。 python的csv模块提供了reader和writer函数来读写csv格式的数据。 csv.reader cs ...
2016-06-06 22:07 0 5703 推荐指数:
处理文本数据,主要是通过Seris的str访问。遇到NaN时不做任何处理,保留结果为NaN,遇到数字全部处理为NaN。 str是Seris的方法,DataFrame不能直接使用,但是通过索引选择DataFrame中的某一行或者某一列,结果为Seris,然后就可以使用了。 例如定义一个 ...
https://mp.weixin.qq.com/s/BwWmYTXyk8iN1miqPzHVFg 在进行数据分析与可视化之前,得先处理好数据,而很多时候需要处理的都是文本数据,本文总结了一些文本预处理的方法。 将文本中出现的字母转化为小写 结果如 ...
当数据文件是百万级数据时,设置chunksize来分批次处理数据 案例:美国总统竞选时的数据分析 读取数据 import numpy as np import pandas as pdfrom pandas import Series,DataFrame df1 = pd.read_csv ...
常规的字符串操作 .dataframe tbody tr th:only-of-type { ...
Python文本数据分析与处理(新闻摘要) 分词 使用jieba分词, 注意lcut只接受字符串 过滤停用词 TF-IDF得到摘要信息或者使用LDA主题模型 TF-IDF有两种 jieba.analyse.extract_tags(content ...
先初始化数据 为什么要用str属性 文本数据也就是我们常说的字符串,Pandas 为 Series 提供了 str 属性,通过它可以方便的对每个元素进行操作。在之前已经了解过,在对 Series 中每个元素处理时,我们可以使用 map 或 apply 方法 ...
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ML–文本数据处理 一直以来,自然语言处理(Natual Language Processing,NLP)作为人工智能的重要分支之一,其研究的内容是如何实现人与计算机之间用自然语言进行有效的通信。自然语言处理中的基础知识–如何对文本数据进行处理 主要涉及的知识点有: 文本数据 ...