标签：content dataframe ops tin 语料库 导入数据 end split date
1..groupby()[].agg(by={})
2. collections.de...(lambda:1)
统计的单词是语料库中所有的词， 对Dataframe统计单词词频，同时增加一列数据count，这里我们使用reset_index,sort_values(by = [‘counts], ascending=False)
这里使用的数据是经过分词后的语料库里所有的数据，该数据已经去除了停用词，
第一步：载入语料库的数据
第二步：进行分词
第三步：载入停用词，对停用词数据进行序列化tolist(),然后去除分词后语料库中的停用词
第四步： 使用grouby()[].agg 进行词频统计，使用reset_index().sort_values根据新增的counts列进行排序操作
# 1.导入数据语料的新闻数据 df_data = pd.read_table(‘data/val.txt‘, names=[‘category‘, ‘theme‘, ‘URL‘, ‘content‘], encoding=‘utf-8‘) # 2.对语料库进行分词操作 df_contents = df_data.content.values.tolist() # list of list 结构 Jie_content = [] for df_content in df_contents: split_content = jieba.lcut(df_content) if len(split_content) > 1 and split_content != ‘\t\n‘: Jie_content.append(split_content) # 3. 导入停止词的语料库, sep=‘\t‘表示分隔符， quoting控制引号的常量， names=列名， index_col=False，不用第一列做为行的列名， encoding stopwords = pd.read_csv(‘stopwords.txt‘, sep=‘\t‘, quoting=3, names=[‘stopwords‘], index_col=False, encoding=‘utf-8‘) print(stopwords.head()) # 对文本进行停止词的去除 def drop_stops(Jie_content, stopwords): clean_content = [] all_words = [] for j_content in Jie_content: line_clean = [] for line in j_content: if line in stopwords: continue line_clean.append(line) all_words.append(line) clean_content.append(line_clean) return clean_content, all_words # 将DateFrame的stopwords数据转换为list形式 stopwords = stopwords.stopwords.values.tolist() clean_content, all_words = drop_stops(Jie_content, stopwords) print(clean_content[0]) # 4 .对所有词统计词频，做一个字典，然后进行排序， 这里也可以使用collections实现 df_dict = pd.DataFrame({‘content‘:clean_content}) all_words_pd = pd.DataFrame({‘all_word‘:all_words}) all_words_pd = all_words_pd.groupby(by=[‘all_word‘])[‘all_word‘].agg({‘count‘:np.size}) all_words_pd = all_words_pd.reset_index().sort_values(by=[‘count‘], ascending=False) print(all_words_pd.head())
机器学习入门-贝叶斯统计语料库的词频.groupby() collections
标签：content dataframe ops tin 语料库 导入数据 end split date
原文地址：https://www.cnblogs.com/my-love-is-python/p/10290242.html
