❶ python數據挖掘——文本分析
作者 | zhouyue65
來源 | 君泉計量
文本挖掘：從大量文本數據中抽取出有價值的知識，並且利用這些知識重新組織信息的過程。
一、語料庫（Corpus）
語料庫是我們要分析的所有文檔的集合。
二、中文分詞
2.1 概念：
中文分詞（Chinese Word Segmentation）：將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞。
eg：我的家鄉是廣東省湛江市-->我/的/家鄉/是/廣東省/湛江市
停用詞（Stop Words）：
數據處理時，需要過濾掉某些字或詞
√泛濫的詞，如web、網站等。
√語氣助詞、副詞、介詞、連接詞等，如 的，地，得；
2.2 安裝Jieba分詞包：
最簡單的方法是用CMD直接安裝：輸入pip install jieba，但是我的電腦上好像不行。
後來在這里：https://pypi.org/project/jieba/#files下載了jieba0.39解壓縮後 放在Python36Libsite-packages裡面，然後在用cmd，pip install jieba 就下載成功了，不知道是是什麼原因。
然後我再anaconda 環境下也安裝了jieba，先在Anaconda3Lib這個目錄下將jieba0.39的解壓縮文件放在裡面，然後在Anaconda propt下輸入 pip install jieba，如下圖：
2.3 代碼實戰：
jieba最主要的方法是cut方法：
jieba.cut方法接受兩個輸入參數:
1) 第一個參數為需要分詞的字元串
2）cut_all參數用來控制是否採用全模式
jieba.cut_for_search方法接受一個參數：需要分詞的字元串,該方法適合用於搜索引擎構建倒排索引的分詞，粒度比較細
注意：待分詞的字元串可以是gbk字元串、utf-8字元串或者unicode
jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的結構都是一個可迭代的generator，可以使用for循環來獲得分詞後得到的每一個詞語(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))轉化為list代碼示例( 分詞 )
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分詞功能用於專業的場景：
會出現真武七截陣和天罡北斗陣被分成幾個詞。為了改善這個現象，我們用導入詞庫的方法。
但是，如果需要導入的單詞很多，jieba.add_word()這樣的添加詞庫的方法就不高效了。
我們可以用jieba.load_userdict(『D:PDM2.2金庸武功招式.txt』)方法一次性導入整個詞庫，txt文件中為每行一個特定的詞。
2.3.1 對大量文章進行分詞
先搭建語料庫：
分詞後我們需要對信息處理，就是這個分詞來源於哪個文章。
四、詞頻統計
3.1詞頻（Term Frequency）：
某個詞在該文檔中出現的次數。
3.2利用Python進行詞頻統計
3.2.1 移除停用詞的另一種方法，加if判斷
代碼中用到的一些常用方法：
分組統計：
判斷一個數據框中的某一列的值是否包含一個數組中的任意一個值：
取反：（對布爾值）
四、詞雲繪制
詞雲（Word Cloud）：是對文本中詞頻較高的分詞，給與視覺上的突出，形成「關鍵詞渲染」，從而國旅掉大量的文本信息，使瀏覽者一眼掃過就可以領略文本的主旨。
4.1 安裝詞雲工具包
這個地址：https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/ ，可以搜到基本上所有的Python庫，進去根據自己的系統和Python的版本進行下載即可。
在python下安裝很方便，在anaconda下安裝費了點勁，最終將詞雲的文件放在C:UsersAdministrator 這個目錄下才安裝成功。
五、美化詞雲（詞雲放入某圖片形象中）
六、關鍵詞提取
結果如下:
七、關鍵詞提取實現
詞頻（Term Frequency）：指的是某一個給定的詞在該文檔中出現的次數。
計算公式： TF = 該次在文檔中出現的次數
逆文檔頻率（Inverse Document Frequency）：IDF就是每個詞的權重，它的大小與一個詞的常見程度成反比
計算公式：IDF = log（文檔總數/（包含該詞的文檔數 - 1））
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：權衡某個分詞是否關鍵詞的指標，該值越大，是關鍵詞的可能性就越大。
計算公式：TF - IDF = TF * IDF
7.1文檔向量化
7.2代碼實戰
❷ python對文本文件的讀有哪些方法,寫有哪些方法
1 文件讀取全文本操作
在一定場景下我們需要把文本全部內容讀取出來，進行處理。python提供三種函數讀取文件，分別是read readline readlines，
read()：讀取文件的全部內容，加上參數可以指定讀取的字元。
readline()：讀取文件的一行。
readlines()：讀取文件的所有行到內存中。
不同場景下我們可以選擇不同函數對文件進行讀取。
1.1 方法一
file_name = input("請輸入你要打開的文件的完整路徑及名稱")
file= open(file_name, "r")
txt=file.read()
# 全文本的處理
file.close()
使用read函數將文件中的內容全部讀取，放在字元串變數txt中。這樣操作適合於文本較小，處理簡單的情況，當文件較大時，這種方式處理時不合適的。一次性讀取較大的文件到內存中，會耗費較多的時間和資源。這時候分批處理效果更好。
1.2 方法二
file_name = input("請輸入你要打開的文件的完整路徑及名稱")
file= open(file_name, "r")
txt= file.read(4)
# 文本的處理while txt != ""txt= file.read(4)
# 批量文本處理
file.close()
這種方法適合於分批處理文本信息，每次批量讀入，批量處理，不會對內存造成較大的壓力。
1.3 方法三
file_name = input("請輸入你要打開的文件的完整路徑及名稱")
file= open(file_name, "r")for line infile.readlines():
# 處理每一行數據
file.close()
這種處理方式適合處理以行為分割特點的文本，並且文本較小，因為這種處理方式需要一次性把文件所有內容讀取到內存中。
1.4 方法四
file_name = input("請輸入你要打開的文件的完整路徑及名稱")
file= open(file_name, "r") # 這里的file時文件句柄for line infile:
# 處理每一行數據
file.close()
這種方式和方法三中的區別是分行讀入，逐行處理，不會一次性把文件所有內容都讀入到內存中，對一些大文件的處理是很有效的。
2 文件寫入文本操作
文件寫入有兩種寫入函數和一種輔助支持。
write()：向文件中寫入一個字元或者位元組流
writelines()：將一個元素全為字元串的列表寫入到文件中 需要注意的是，writelines寫入列表元素的時候會把列表元素的內容拼接到一起寫入，不會有換行和空格 。
seek()： 輔助寫入函數offset偏移量參數代表含義如下
0 - 文件開頭
1 - 當前位置
2 - 文件結尾
2.1 方法一
file_name = input("output.txt", "w+")
text= "hello world!"file_name.write(text)
file.close()
2.2 方法二
file_name = input("output.txt", "w+")
list= ["中午","早上","晚上"]
file_name.writelines(list)for line infile:
# 讀取寫入的數據，這時候發現是沒有任何內容的
file.close()
我們增加一行代碼就可以讀取到寫入的文件內容，利用seek()函數調整寫操作指針的位置，可以實現寫操作之後的正常讀取。
file_name = input("output.txt", "w+")
list= ["中午","早上","晚上"]
file_name.readlines(list)
file_name.seek(0) # 調整寫的指針到文件的開始位置for line infile:
# 讀取寫入的數據，這時候會讀出一行寫入的數據。
file.close()
❸ Python文本處理工具都有哪些
1、 NLTK — Natural Language Toolkit
搞自然語言處理的同學應該沒有人不知道NLTK吧，這兒也就不多說了。不過引薦兩本書籍給剛剛觸摸NLTK或許需求具體了解NLTK的同學: 一個是官方的《Natural Language Processing with Python》，以介紹NLTK里的功用用法為主，一起附帶一些Python常識，一起國內陳濤同學友情翻譯了一個中文版，這兒可以看到：引薦《用Python進行自然語言處理》中文翻譯-NLTK配套書;另外一本是《Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook》，這本書要深入一些，會涉及到NLTK的代碼結構，一起會介紹怎麼定製自己的語料和模型等，相當不錯。
2、 Pattern
Pattern由比利時安特衛普大學CLiPS實驗室出品，客觀的說，Pattern不僅僅是一套文本處理東西，它更是一套web數據挖掘東西，囊括了數據抓取模塊(包含Google, Twitter, 維基網路的API，以及爬蟲和HTML剖析器)，文本處理模塊(詞性標示，情感剖析等)，機器學習模塊(VSM, 聚類，SVM)以及可視化模塊等，可以說，Pattern的這一整套邏輯也是這篇文章的組織邏輯，不過這兒我們暫時把Pattern放到文本處理部分。我個人首要使用的是它的英文處理模塊Pattern.en, 有許多很不錯的文本處理功用，包含基礎的tokenize, 詞性標示，語句切分，語法檢查，拼寫糾錯，情感剖析，句法剖析等，相當不錯。
3、 TextBlob: Simplified Text Processing
TextBlob是一個很有意思的Python文本處理東西包，它其實是根據上面兩個Python東西包NLKT和Pattern做了封裝(TextBlob stands on the giant shoulders of NLTK and pattern, and plays nicely with both)，一起供給了許多文本處理功用的介面，包含詞性標示，名詞短語提取，情感剖析，文本分類，拼寫檢查等，甚至包含翻譯和語言檢測，不過這個是根據Google的API的，有調用次數約束。
4、 MBSP for Python
MBSP與Pattern同源，同出自比利時安特衛普大學CLiPS實驗室，供給了Word Tokenization, 語句切分，詞性標示，Chunking, Lemmatization，句法剖析等根本的文本處理功用，感興趣的同學可以重視。
關於 Python文本處理工具都有哪些，環球青藤小編就和大家分享到這里了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。
❹ python用腳本程序處理文本數據，提取。
spe=raw_input("inputyourorder")
n=0
withopen("1.txt",r)asA:
foreachlineinA:
tmp=eachline.rstrip().split(" ")
if(tmp[2]==spe):
n+=1
printn,tmp[5],tmp[1],"
"差不多這意思？就是把第三列為某個分類的物種全輸出來。
❺ 用python 將文本中的數據讀取，統計某個區間的個數，並將區間與個數存放在另一個文本里，這個要怎樣實現
代碼如下：
#coding=utf-8
#從文件中載入數據
defload_numbers(file):
numbers=[]
withopen(file,'r')asf:
forlineinf.readlines():
numbers.append(int(line))
returnnumbers
if__name__=='__main__':
#從文件data.txt中載入數字
numbers=load_numbers('data.txt')
#區間下限
min=10
#區間上限
max=30
#統計區間數字個數
cnt=0
forvalinnumbers:
#如果不要包含上下限，去掉=號
ifval>=minandval<=max:
cnt=cnt+1
#將結果保存到文件result.txt中
withopen('result.txt','w')asf:
f.write('[%d,%d],%d'%(min,max,cnt))
print('done.')
❻ python 行列 文本數據處理
圖表的事先放一放。先給你一個按行讀取文件的例子
withopen("text.txt","r")asfin:
forlineinfin:
nums=line.split()#按空白切分行，得到一組數值
....因為文件格式比較嚴謹，每一列的內容都是統一的，所以就很容易處理了。
❼ python 讀取文本數據
兩種方法
1、python讀取文件後，解析value中的id，存儲到list中，再讀另一個文件時，去list里判斷是否已存在
2、python讀取另一個文件後，解析values中的id，腳本直接去資料庫判斷是否存在
其實資料庫可以設計id未主鍵，這樣你直接insert即可，出錯的話，資料庫會容錯
❽ 用Python如何提取文本文件的特定數據
用csv模塊能解決你的問題，或者嘗試下面的代碼：
withopen(filepath,"r")asfr:
forlineinfr:
line=line.spilt()
printline[3:6]
❾ python 如何寫入一列文本數據所處的位置信息
可以做，但是做之前你得先說明這樣做的意義（或者使用價值）