python之NLP数据清洗

1.知识点 """ 安装模块:bs4 nltk gensim nltk:处理英文 1.安装 2.nltk.download() 下载相应的模块英文数据处理: 1.去掉html标签 example = BeautifulSoup(df['review'][1000],'html.parser').get_text() 2.移除标点 example_letter = re.sub(r'[^a-zA-Z]',' ',example) 3.切分成词/token words = ex…

python－－数据清洗

1.数据错误: 错误类型– 脏数据或错误数据• 比如, Age = -2003– 数据不正确• '0' 代表真实的0,还是代表缺失– 数据不一致• 比如收入单位是万元,利润单位是元,或者一个单位是美元,一个是人民币– 数据重复 2.缺失值处理: 处理原则–缺失值少于20%•连续变量使用均值或中位数填补•分类变量不需要填补,单算一类即可,或者用众数填补–缺失值在20%-80%•填补方法同上•另外每个有缺失值的变量生成一个指示哑变量,参与后续的建模–缺失值在大于80%•每个有缺失值的变量生成一个指示…

python之ETL数据清洗案例源代码

#python语言 import pandas as pd import time data = pd.read_excel('ETL_数据清洗挑战.xlsx','测试数据',dtype=str)#读取数据 data_dict = data.to_dict(orient = 'dict')#将数据转换为字典 #print(data['CHECK_POINT']) listDate = []#创建列表并初始化 for cell in data_dict['CHECK_POINT'].values(…

利用python进行数据分析—数据清洗记录3，map，apply，

社会心态调查报告导语: 时代决定心态,心态映照时代.社会心态产生于社会个体心理,又以整体的形态存在,进而影响着每个社会成员的社会价值取向和行为方式,影响着国家经济政治和社会发展大局.良好的社会心态,是促进个人.社会.国家发展进步的重要心理基础,是国家文化软实力的重要组成部分,社会心态是改革发展的“风向标”.文化建设的“晴雨表”.社会稳定的“安全阀”. 2011 年,“十二五”规划纲要首次写入了“社会心态”,提出了培育“奋发进取.理性平和.开放包容”的社会心态,充分显示了社会心态对新时期社会…

使用python脚本进行数据清洗（1）

1. 原始表 CREATE TABLE ml_100k (userid INT, movieid INT, rating INT, unixtime STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE; 数据清洗后的表 CREATE TABLE ml_100k2 (userid INT, movieid INT, rating INT, weekday…

Viterbi 算法 Python实现 [NLP学习一]

最近思考了一下未来,结合老师的意见,还是决定挑一个方向开始研究了,虽然个人更喜欢鼓捣.深思熟虑后,结合自己的兴趣点,选择了NLP方向,感觉比纯粹的人工智能.大数据之类的方向有趣多了,个人还是不适合纯粹理论研究 :).发现图书馆一本语言处理方面的书也没有后,在京东找了一本书--<NLP汉语自然语言处理原理与实践>,到今天看了大约150页,发现还是很模糊,决定找点代码来看. 从最简单的分词开始,发现分词的库已经很多了,选择了比较轻巧的jieba来研究.看了一下GitHub的基本介绍,突然感觉:我次…

Python 基于 NLP 的文本分类

这是前一段时间在做的事情,有些python库需要python3.5以上,所以mac请先升级 brew安装以下就好,然后Preference(comm+',')->Project: Text-Classification-m...->Project Interpreter->setting button->add,添加python的虚拟环境(usr/local/bin/python3.7),然后就去安装那些包然后去github找一份代码学习下,在此之前请先连接这个技术需要什么,我找…

Python 爬虫大量数据清洗 ---- sql语句优化

. 问题描述在做爬虫的时候,数据量很大,大约有五百百万条数据,假设有个字段是conmany_name(拍卖公司名称),我们现在需要从五百万条数据里面查找出来五十家拍卖公司, 并且要求字段 time(时间) 大于7月一号,小于10月31号. . 问题解决我们首先想到的解决办法是添加索引,对拍卖公司字段添加索引,但是因为日期是大于7月1号,小于10月31号,在这里用索引的效率很低, 并且要重复的查询出来五十家公司,效率很低,有没有好的解决方案呢??? .解决问题思路 .查询五百条数据,我们会发现…

python简单的数据清洗，数据筛选方法归类

创建数组有两种方式,1.直接赋值 2.随机变量生成随机生成包括4种:np.arange(20),np.linspace(0,10,5),np.logspace(0,2,5),np.random.random(3,2,3)np.arange(10,20,2) ##左闭右开区间,起始值,终止值,步长np.linspace(0,10,5) ##闭区间,起始值,终止值,元素个数等差数列np.logspace(0,2,5) ##闭区间,起始值(以指数形式存在),终止值(以指数形式存在, 以10为底,2的…

python之NLP词性标注

1.知识点包括中文和英文的词性标注主要使用的库是nltk和jiaba 2.代码 # coding = utf-8 import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.corpus import brown import numpy as np """ 标注步骤: 1.清洗,分词 2.标注 FAQ: 1. Resource punkt not found. 请安装punkt模块 2.安装average_percept…

8个数据清洗Python代码，复制可用，最长11行 | 资源

最近,大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章,介绍了8个用于数据清洗的Python代码. 数据清洗,是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路,也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方. 这些用于数据清洗的代码有两个优点:一是由函数编写而成,不用改参数就可以直接使用.二是非常简单,加上注释最长的也不过11行. 在介绍每一段代码时,Lee都给出了用途,也在代码中也给出注释. 大家可以把这篇文章收藏起来,当做工具箱使用. 涵盖8大场景的数据清洗代码这些数据清洗代码,一共涵盖…

NLP入门（二）探究TF-IDF的原理

TF-IDF介绍 TF-IDF是NLP中一种常用的统计方法,用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度,通常用于提取文本的特征,即关键词.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降. 在NLP中,TF-IDF的计算公式如下: \[tfidf = tf*idf.\] 其中,tf是词频(Term Frequency),idf为逆向文件频率(Inverse Document Frequency). tf为词频,即一…

NLP入门（十）使用LSTM进行文本情感分析

情感分析简介文本情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(NLP)方法中常见的应用,也是一个有趣的基本任务,尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类.它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析.处理.归纳和推理的过程. 本文将介绍情感分析中的情感极性(倾向)分析.所谓情感极性分析,指的是对文本进行褒义.贬义.中性的判断.在大多应用场景下,只分为两类.例如对于"喜爱"和"厌恶"这两个词,就属于不同的情感倾向. 本文将详细介绍如何使用深度学习…

【448】NLP, NER, PoS

目录: 停用词 —— stopwords 介词 —— prepositions —— part of speech Named Entity Recognition (NER) 3.1 Stanford NER 3.2 spaCy 3.3 NLTK 句子中单词提取(Word extraction) 1. 停用词(stopwords) ref: Removing stop words with NLTK in Python ref: Remove Stop Words import nltk #…

Mac os Pycharm 中使用Stanza进行实体识别（自然语言处理nlp）

stanza 是斯坦福开源Python版nlp库,对自然语言处理有好大的提升,具体好在哪里,官网里面都有介绍,这里就不翻译了.下面放上对应的官网和仓库地址. stanza 官网地址:点击我进入 stanza github 仓库地址:点击我进入安装步骤 1.Pycharm 中在设置中安装 stanza 是比较慢的,因此不建议这种方法,而且也考不到进度到那里了. 2.直接在pycharm中安装也有尝试,但是很长时间都没看到成功,这里推荐使用将仓库代码克隆下来,在本地进行手动安装,最主要的是速度快.…

基于机器学习和TFIDF的情感分类算法，详解自然语言处理

摘要:这篇文章将详细讲解自然语言处理过程,基于机器学习和TFIDF的情感分类算法,并进行了各种分类算法(SVM.RF.LR.Boosting)对比本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 二十三.基于机器学习和TFIDF的情感分类(含详细的NLP数据清洗)>,作者: eastmount. 在数据分析和数据挖掘中,通常需要经历前期准备.数据爬取.数据预处理.数据分析.数据可视化.评估分析等步骤,而数据分析之前的工作几乎要花费数据工程师近一半的工作时间,其中的数据预处理也将直接影响后续模型…

Pandas系列之入门篇

Pandas系列之入门篇简介 pandas 是 python用来数据清洗.分析的包,可以使用类sql的语法方便的进行数据关联.查询,属于内存计算范畴, 效率远远高于硬盘计算的数据库存储.另外pandas还提供了大数据存储的API--HDFStore,来对接HDF5. 安装 pandas 利用豆瓣源,速度快 pip install pandas numpy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pytabl…

review-反思当程序猿的小一年来

误打误撞进入这个行业,也算是缘分把,不到一年的时光里,剖析一下自己,别写了半天代码,学了一堆东西,不知道干嘛.反省一下. 1.目标与知识库就目前在我看来,是想成为一名优秀的数据工程师,掌握全栈数据分析技术. 技术链: 爬虫 -python 数据清洗 -linux,shell,python,awk,grep,sed等并发,并行 -linux,python多线程/多进程编程大数据 -hadoop,scalar 算法 -机器学习库,tensor flow,sklearn 可视化 -django…

3.15-3.21 hive项目实战

一.创建表并导入日志数据,引出问题 ##建表 hive (default)> create table IF NOT EXISTS default.bf_log_src( > remote_addr string, > remote_user string, > time_local string, > request string, > status string, > body_bytes_sent string, > request_body stri…

利用pandas、Ipython来简化数据分析过程

最近小爬我为了提升数据分析这块儿的技能,学习了pandas库作者Wes Mckinney的数据分析经典书籍<利用Python进行数据分析>,受益良多!里面涉及到Python语言基础.还有编程利器Ipython.Jupyter notebook的使用小技巧,数组分析工具Numpy以及pandas的基础入门和深入知识,甚至还包含绘图与可视化的相关知识.在学习过程中,小爬深刻感受到:工欲善其事必先利其器.有了好的工具加持,数据分析不再是难事! 小爬先说说之前不知道但在该书中提到的Ipython的一些…

数据分析基础-jupyter notebook-Anaconda-Numpy

数据分析介绍 1.数据分析是什么? 2.数据分析能干什么? 3.为什么利用Python进行数据分析? 4.数据分析过程概述 5.常用库简介 1.数据分析是什么? 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程: 在我们如今这个时代,相信大多数人都能明白数据的重要性,数据就是信息,而数据分析就是可以让我们发挥这些信息功能的重要手段. 2.数据分析能干什么? 对于数据分析能干什么其实我们可以简单的举几个例子: 1.淘宝可以观察用…