python数据处理详情

一，前言

我们现在拿到了一个十分庞大的数据集。是JSON文件，里面存储了将近十万个数据，现在要对其中的数据进行清洗处理。

二，Python模块

import json
import jieba

我们需要用json模块来处理json文件，和使用jieba库来分析词性，这样可以实现我们的需求。

2.1，增加停用词表

停用词表.txt，把停用词表存入stopWords，原因是：我们的目标分析json里有一些标点符号。

stopwords = [line.strip() for line in open("停用词表.txt",encoding="utf-8").readlines()]

基本如图所示：

a+str(b)+c这是文件名称，a+b+c=./json/poet.song.0.json b递增，实现动态取值

with open(a+str(b)+c,'r',encoding='utf8')as fp:

因为有将近500个json文件。每个文件里有好几千组数据，我现在尽力的优化代码，现在提取一次，把需要的数据存入文件里面差不多需要五分钟。

2.2，顺序读取

• 定义一个空的字符串，将json对象转换为python对象。定义一个空的list存放诗句。
• 循环json_data i为里面的每一个元素。
• 新的追加到list_paragraphs列表
• 循环 j为里面的每一句。

代码如图所示：

使用jieba库，分析str内容的词性【注意是名称，动词。。。。】排行输出都是俩个字是巧合，没有字数限制

words = jieba.lcut(str_s)

现在words为分析完毕的词性列表，遍历。

排除特殊符号

for word in words:
            if word not in stopwords:
                if len(word) == 1:
                    continue
                else:
                    counts[word] = counts.get(word,0) + 1

出现频率加一。

2.3，lambda函数

使用lambda函数，sort快速排序，遍历输出频率前50的词性。

items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)

之后赋值word, count。

word, count = items[i]
    print ("{:<10}{:>7}".fORMat(word, count))

三，运行

3.1，存入文件

f=open('towa.txt',"a",encoding='gb18030')
            f.writelines("题目:"+textxxx)
            f.writelines(word_ping)

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