❶ python数据挖掘——文本分析
作者 | zhouyue65
来源 | 君泉计量
文本挖掘：从大量文本数据中抽取出有价值的知识，并且利用这些知识重新组织信息的过程。
一、语料库（Corpus）
语料库是我们要分析的所有文档的集合。
二、中文分词
2.1 概念：
中文分词（Chinese Word Segmentation）：将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。
eg：我的家乡是广东省湛江市-->我/的/家乡/是/广东省/湛江市
停用词（Stop Words）：
数据处理时，需要过滤掉某些字或词
√泛滥的词，如web、网站等。
√语气助词、副词、介词、连接词等，如 的，地，得；
2.2 安装Jieba分词包：
最简单的方法是用CMD直接安装：输入pip install jieba，但是我的电脑上好像不行。
后来在这里：https://pypi.org/project/jieba/#files下载了jieba0.39解压缩后 放在Python36Libsite-packages里面，然后在用cmd，pip install jieba 就下载成功了，不知道是是什么原因。
然后我再anaconda 环境下也安装了jieba，先在Anaconda3Lib这个目录下将jieba0.39的解压缩文件放在里面，然后在Anaconda propt下输入 pip install jieba，如下图：
2.3 代码实战：
jieba最主要的方法是cut方法：
jieba.cut方法接受两个输入参数:
1) 第一个参数为需要分词的字符串
2）cut_all参数用来控制是否采用全模式
jieba.cut_for_search方法接受一个参数：需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细
注意：待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode
jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的结构都是一个可迭代的generator，可以使用for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))转化为list代码示例( 分词 )
输出结果为： 我 爱
Python
工信处
女干事
每月 经过 下属 科室 都 要 亲口
交代
24 口 交换机 等 技术性 器件 的 安装
工作
分词功能用于专业的场景：
会出现真武七截阵和天罡北斗阵被分成几个词。为了改善这个现象，我们用导入词库的方法。
但是，如果需要导入的单词很多，jieba.add_word()这样的添加词库的方法就不高效了。
我们可以用jieba.load_userdict(‘D:PDM2.2金庸武功招式.txt’)方法一次性导入整个词库，txt文件中为每行一个特定的词。
2.3.1 对大量文章进行分词
先搭建语料库：
分词后我们需要对信息处理，就是这个分词来源于哪个文章。
四、词频统计
3.1词频（Term Frequency）：
某个词在该文档中出现的次数。
3.2利用Python进行词频统计
3.2.1 移除停用词的另一种方法，加if判断
代码中用到的一些常用方法：
分组统计：
判断一个数据框中的某一列的值是否包含一个数组中的任意一个值：
取反：（对布尔值）
四、词云绘制
词云（Word Cloud）：是对文本中词频较高的分词，给与视觉上的突出，形成“关键词渲染”，从而国旅掉大量的文本信息，使浏览者一眼扫过就可以领略文本的主旨。
4.1 安装词云工具包
这个地址：https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/ ，可以搜到基本上所有的Python库，进去根据自己的系统和Python的版本进行下载即可。
在python下安装很方便，在anaconda下安装费了点劲，最终将词云的文件放在C:UsersAdministrator 这个目录下才安装成功。
五、美化词云（词云放入某图片形象中）
六、关键词提取
结果如下:
七、关键词提取实现
词频（Term Frequency）：指的是某一个给定的词在该文档中出现的次数。
计算公式： TF = 该次在文档中出现的次数
逆文档频率（Inverse Document Frequency）：IDF就是每个词的权重，它的大小与一个词的常见程度成反比
计算公式：IDF = log（文档总数/（包含该词的文档数 - 1））
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：权衡某个分词是否关键词的指标，该值越大，是关键词的可能性就越大。
计算公式：TF - IDF = TF * IDF
7.1文档向量化
7.2代码实战
❷ python对文本文件的读有哪些方法,写有哪些方法
1 文件读取全文本操作
在一定场景下我们需要把文本全部内容读取出来，进行处理。python提供三种函数读取文件，分别是read readline readlines，
read()：读取文件的全部内容，加上参数可以指定读取的字符。
readline()：读取文件的一行。
readlines()：读取文件的所有行到内存中。
不同场景下我们可以选择不同函数对文件进行读取。
1.1 方法一
file_name = input("请输入你要打开的文件的完整路径及名称")
file= open(file_name, "r")
txt=file.read()
# 全文本的处理
file.close()
使用read函数将文件中的内容全部读取，放在字符串变量txt中。这样操作适合于文本较小，处理简单的情况，当文件较大时，这种方式处理时不合适的。一次性读取较大的文件到内存中，会耗费较多的时间和资源。这时候分批处理效果更好。
1.2 方法二
file_name = input("请输入你要打开的文件的完整路径及名称")
file= open(file_name, "r")
txt= file.read(4)
# 文本的处理while txt != ""txt= file.read(4)
# 批量文本处理
file.close()
这种方法适合于分批处理文本信息，每次批量读入，批量处理，不会对内存造成较大的压力。
1.3 方法三
file_name = input("请输入你要打开的文件的完整路径及名称")
file= open(file_name, "r")for line infile.readlines():
# 处理每一行数据
file.close()
这种处理方式适合处理以行为分割特点的文本，并且文本较小，因为这种处理方式需要一次性把文件所有内容读取到内存中。
1.4 方法四
file_name = input("请输入你要打开的文件的完整路径及名称")
file= open(file_name, "r") # 这里的file时文件句柄for line infile:
# 处理每一行数据
file.close()
这种方式和方法三中的区别是分行读入，逐行处理，不会一次性把文件所有内容都读入到内存中，对一些大文件的处理是很有效的。
2 文件写入文本操作
文件写入有两种写入函数和一种辅助支持。
write()：向文件中写入一个字符或者字节流
writelines()：将一个元素全为字符串的列表写入到文件中 需要注意的是，writelines写入列表元素的时候会把列表元素的内容拼接到一起写入，不会有换行和空格 。
seek()： 辅助写入函数offset偏移量参数代表含义如下
0 - 文件开头
1 - 当前位置
2 - 文件结尾
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:
# 读取写入的数据，这时候发现是没有任何内容的
file.close()
我们增加一行代码就可以读取到写入的文件内容，利用seek()函数调整写操作指针的位置，可以实现写操作之后的正常读取。
file_name = input("output.txt", "w+")
list= ["中午","早上","晚上"]
file_name.readlines(list)
file_name.seek(0) # 调整写的指针到文件的开始位置for line infile:
# 读取写入的数据，这时候会读出一行写入的数据。
file.close()
❸ Python文本处理工具都有哪些
1、 NLTK — Natural Language Toolkit
搞自然语言处理的同学应该没有人不知道NLTK吧，这儿也就不多说了。不过引荐两本书籍给刚刚触摸NLTK或许需求具体了解NLTK的同学: 一个是官方的《Natural Language Processing with Python》，以介绍NLTK里的功用用法为主，一起附带一些Python常识，一起国内陈涛同学友情翻译了一个中文版，这儿可以看到：引荐《用Python进行自然语言处理》中文翻译-NLTK配套书;另外一本是《Python Text Processing with NLTK 2.0 Cookbook》，这本书要深入一些，会涉及到NLTK的代码结构，一起会介绍怎么定制自己的语料和模型等，相当不错。
2、 Pattern
Pattern由比利时安特卫普大学CLiPS实验室出品，客观的说，Pattern不仅仅是一套文本处理东西，它更是一套web数据挖掘东西，囊括了数据抓取模块(包含Google, Twitter, 维基网络的API，以及爬虫和HTML剖析器)，文本处理模块(词性标示，情感剖析等)，机器学习模块(VSM, 聚类，SVM)以及可视化模块等，可以说，Pattern的这一整套逻辑也是这篇文章的组织逻辑，不过这儿我们暂时把Pattern放到文本处理部分。我个人首要使用的是它的英文处理模块Pattern.en, 有许多很不错的文本处理功用，包含基础的tokenize, 词性标示，语句切分，语法检查，拼写纠错，情感剖析，句法剖析等，相当不错。
3、 TextBlob: Simplified Text Processing
TextBlob是一个很有意思的Python文本处理东西包，它其实是根据上面两个Python东西包NLKT和Pattern做了封装(TextBlob stands on the giant shoulders of NLTK and pattern, and plays nicely with both)，一起供给了许多文本处理功用的接口，包含词性标示，名词短语提取，情感剖析，文本分类，拼写检查等，甚至包含翻译和语言检测，不过这个是根据Google的API的，有调用次数约束。
4、 MBSP for Python
MBSP与Pattern同源，同出自比利时安特卫普大学CLiPS实验室，供给了Word Tokenization, 语句切分，词性标示，Chunking, Lemmatization，句法剖析等根本的文本处理功用，感兴趣的同学可以重视。
关于 Python文本处理工具都有哪些，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
❹ python用脚本程序处理文本数据，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],"
"差不多这意思？就是把第三列为某个分类的物种全输出来。
❺ 用python 将文本中的数据读取，统计某个区间的个数，并将区间与个数存放在另一个文本里，这个要怎样实现
代码如下：
#coding=utf-8
#从文件中加载数据
defload_numbers(file):
numbers=[]
withopen(file,'r')asf:
forlineinf.readlines():
numbers.append(int(line))
returnnumbers
if__name__=='__main__':
#从文件data.txt中加载数字
numbers=load_numbers('data.txt')
#区间下限
min=10
#区间上限
max=30
#统计区间数字个数
cnt=0
forvalinnumbers:
#如果不要包含上下限，去掉=号
ifval>=minandval<=max:
cnt=cnt+1
#将结果保存到文件result.txt中
withopen('result.txt','w')asf:
f.write('[%d,%d],%d'%(min,max,cnt))
print('done.')
❻ python 行列 文本数据处理
图表的事先放一放。先给你一个按行读取文件的例子
withopen("text.txt","r")asfin:
forlineinfin:
nums=line.split()#按空白切分行，得到一组数值
....因为文件格式比较严谨，每一列的内容都是统一的，所以就很容易处理了。
❼ python 读取文本数据
两种方法
1、python读取文件后，解析value中的id，存储到list中，再读另一个文件时，去list里判断是否已存在
2、python读取另一个文件后，解析values中的id，脚本直接去数据库判断是否存在
其实数据库可以设计id未主键，这样你直接insert即可，出错的话，数据库会容错
❽ 用Python如何提取文本文件的特定数据
用csv模块能解决你的问题，或者尝试下面的代码：
withopen(filepath,"r")asfr:
forlineinfr:
line=line.spilt()
printline[3:6]
❾ python 如何写入一列文本数据所处的位置信息
可以做，但是做之前你得先说明这样做的意义（或者使用价值）