Pandas针对字符串配备的一套方法,使其易于对数组的每个元素(字符串)进行操作. 1.通过str访问,且自动排除丢失/ NA值 # 通过str访问,且自动排除丢失/ NA值 s = pd.Series([',np.nan,'hj']) df = pd.DataFrame({'key1':list('abcdef'), ',np.nan]}) print(s) print(df) print('-----') print(s.str.count('b')) #对字符b进行计数 print(df[…

(工作之后,就让自己的身心都去休息吧) 今天介绍一下文本数据的提取和转换,这里主要实例的转换为excel文件(.xlsx)转换world文件(.doc/docx),同时需要使用win32api,同pywin32库. pandas库我之前的博客里面都有详细的介绍和使用,这里主要介绍下win32库. PyWin32是一个Python库,可以为Python提供Windows扩展.换句话说,它允许您访问各种Windows功能 - 至少Microsoft Office的功能 - 而无需使用Microsof…

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("./usa_election.csv",low_memory=False)df1.shape 结果:(536041, 16)                          #可以看到数据量为5…

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 文本数据需要特殊处理,然后才能开始将其用于预测建模. 我们需要解析文本,以删除被称为标记化的单词.然后,这些词还需要被编码为整型或浮点型,以用作机器学习算法的输入,这一过程称为特征提取(或矢量化). scikit-learn 库提供易于使用的工具来对文本数据进行标记和特征提取. 在本教程中,您可以学到如何使用 scikit-learn 为 Python 中的预测建模准备文本数据. 完成本教程后,您可以学到: 如何使用 CountVector…

函数说明: 1. re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', repl='', sting=string)  用于进行字符串的替换,这里我们用来去除标点符号 参数说明:r'[^a-zA-Z0-9\s]' 配对的模式,^表示起始位置,\s表示终止位置,[]表示取中间部分,这个的意思是找出除字符串大小写或者数字组成以外的东西,repl表示使用什么进行替换,这里使用'',即直接替换,string表示输入的字符串 2. stopwords = nltk.corpus.stopwords.word…

pynlpir是中科院发布的一个分词系统,pandas(Python Data Analysis Library) 是python中一个常用的用来进行数据分析和统计的库,利用这两个库能够对中文文本数据进行很方便的分析和统计. 分词系统有好几种,在使用pynlpir时发现有一些不好的地方: ①不能对繁体字正确的分词,如 “台灣” 分出来时 “台” “灣” 两个字,“台湾” 分出来就是 “台湾” 一个地名,然后就调用了另一个分词系统(SnowNLP)先对文本进行了繁简转换.(直接用SnowNLP分词…

有两种丢失数据 ——None ——np.nan(NaN) None是python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中 Object类型的运算比int类型的运算慢的多 计算不同数据类型求和时间 %timeit np.arange(1e5,dtype=xxx).sum() %timeit是指python表达式或语句的执行时间 Pandas中的none与np.nan都视作np.nan 数据清洗 df.loc[index,column] ------>元素索引,…

先初始化数据 import pandas as pd import numpy as np index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name") data = { "age": [18, 30, np.nan, 40, np.nan,…

一,准备数据 imdb数据集的目标是根据电影评论的文本内容预测评论的情感标签. 训练集有20000条电影评论文本,测试集有5000条电影评论文本,其中正面评论和负面评论都各占一半. 文本数据预处理较为繁琐,包括中文切词(本示例不涉及),构建词典,编码转换,序列填充,构建数据管道等等. 在tensorflow中完成文本数据预处理的常用方案有两种,第一种是利用tf.keras.preprocessing中的Tokenizer词典构建工具和tf.keras.utils.Sequence构建文本数据生成…

将文本数据导入到数据库中的方法有很多,将文本格式(csv和txt)导入到SQL Server中,bulk insert是最简单的实现方法 1,bulk insert命令,经过简化如下 BULK INSERT schema_name . table_name FROM 'data_file' WITH ( FIELDTERMINATOR = 'field_terminator', ROWTERMINATOR = 'row_terminator', DATAFILETYPE=‘WideChar’ )…