怎么使用Python处理文本数据

本篇内容介绍了“怎么使用python处理文本数据”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

用Python处理文本数据

实验目的

熟悉python的基本数据结构，以及文件的输入与输出。

实验数据

利用xxxx年xx机器学习会议的评测数据和评测任务，数据包括训练集和测试集，评测任务为通过给定的训练数据，预测测试集中的关系是正例还是负例，在每个样本最后给出1或者0。

数据描述如下，第一列为关系类型，第二列和第三列为人名，第四列是标题，第五列是关系为正例还是负例，1为正例，0为负例；第六列表示训练集。

测试集描述如下图，格式基本与训练集类似，唯一不同的是第五列没有关系是正例还是负例的标记。

实验内容

对训练集数据进行处理，只留下前面五列，输出文本命名为exp1_1.txt。

在第一步得到的数据的基础上对19类关系进行分类，生成的文本存放在exp1_train文件夹下，按照关系类别出现的顺序，第一个关系类别的数据存放在1.txt中，第二个关系类别存放在2.txt中，直到19.txt。

测试集按照训练集的19个类别的顺序将各个样本按照关系类别归类，即相同关系类型的数据放到一个文本文件中，同样生成19个类别的测试文件，格式仍旧和测试文件保持一致。存放在exp1_test文件夹下，每个类别的文件仍旧命名为1_test.txt，2_test.txt…同时对每个样本在原测试集中出现的位置进行记录，和19个测试文件一一对应起来。比如第一类“传闻不和”的每个样本在原文中处于第几行，在索引文件中进行记录，保存在文件index1.txt，index2.txt….

解题思路

第一题是考察我们文件操作与列表的知识，主要考察的难点是对new文件的读取，根据要求处理后在生成一个txt文件，让我们看一下具体的代码实现：

import os# 创建一个列表用来存储新的内容list = []                                     with open("task1.trainSentence.new", "r",encoding='xxx') as file_input: # 打开.new文件,xxx根据自己的编码格式填写    with open("exp1_1.txt", "w", encoding='xxx') as file_output:        # 打开exp1_1.txt,xxx根据自己的编码格式填写文件如果没有就创建一个         for Line in file_input:                                         # 遍历每一行的文件            arr = Line.split('\t')                                      # 以\t为分隔符读取            if arr[0] not in list:                                      # if the Word is not in the list                list.append(arr[0])                                     # add the word to the list            file_output.write(arr[0]+"\t"+arr[1]+"\t"+arr[2]+"\t"+arr[3]+"\t"+arr[4]+"\n")  # write the line to the filefile_input.close()                                                      #关闭.new文件file_output.close()                                                     #关闭创建的txt文件

第二题依旧考察了文件操作，在题目一生成的文件基础上，按照同一类型的事件对事件进行分类，是否能高效的分组需要利用循环条件来解决，我们来看看具体的

代码实现

import osfile_1 = open("exp1_1.txt", encoding='xxx')             # 打开文件,xxx根据自己的编码格式填写os.mkdir("exp1_train")                                  # 创建目录os.chdir("exp1_train")                                  # 修改进程的工作目录（使用该目录）a = file.readline()                                     # 按行读取exp1_1.txt文件arr = a.split("\t")                                     # 按\t间隔符作为分割b = 1                                                   #设置分组文件的序列file_2 = open("{}.txt".fORMat(b), "w", encoding="xxx")  # 打开文件,xxx根据自己的编码格式填写for line in file_1:                                     # 按行读取文件    arr_1 = line.split("\t")                            # 按\t间隔符作为分割    if arr[0] != arr_1[0]:                              # 如果读取文件的第一列内容与存入新文件的第一列类型不同        file_2.close()                                  # 关掉该文件        b += 1                                          # 文件序列加一        f_2 = open("{}.txt".format(b), "w", encoding="xxx") # 创建新文件，以另一种类型分类,xxx根据自己的编码格式填写    arr = line.split("\t")                              # 按\t间隔符作为分割    f_2.write(arr[0]+"\t"+arr[1]+"\t"+arr[2]+"\t"+arr[3]+"t"+arr[4]+"\t""\n") # 将相同类型的文件写入f_1.close()                                             # 关闭题目一创建的exp1_1.txt文件f_2.close()                                             # 关闭创建的最后一个类型的文件

将训练集的19个类别按照人物的关系进行进一步的分类，我们可以通过字典对数据进行遍历，查找关系，把关系相同的内容放到一个文件夹中，不同则新建一个。

import oswith open("exp1_1.txt", encoding='xxx') as file_in1: # 打开文件,xxx根据自己的编码格式填写    i = 1                                            # 类型序列    arr2 = {}                                        # 创建字典    for line in file_in1:                            # 按行遍历        arr3 = line[0:2]                             # 读取关系        if arr3 not in arr2.keys():            arr2[arr3] = i                                       i += 1                                   # 类型+1    file_in = open("task1.test.new")                 # 打开文件task1.test.new    os.mkdir("exp1_test")                            # 创建目录    os.chdir("exp1_test")                            # 修改进程的工作目录（使用该目录）    for line in file_in:        arr = line[0:2]        with open("{}_test.txt".format(arr2[arr]), "a", encoding='xxx') as file_out:            arr = line.split('\t')            file_out.write(line)    i = 1    file_in.seek(0)    os.mkdir("exp1_index")    os.chdir("exp1_index")    for line in file_in:        arr = line[0:2]        with open("index{}.txt".format(arr2[arr]), "a", encoding='xxx') as file_out:            arr = line.split('\t')            line = line[0:-1]            file_out.write(line + '\t' + "{}".format(i) + "\n")        i += 1

用python处理数值型数据

实验目的

熟悉python的基本数据结构，以及文件的输入与输出。

实验数据

xxxx年xx天池大赛，也是中国高校第x届大数据挑战赛的数据。数据包括两个表，分别是用户行为表mars_tianchi_user_actions.csv和歌曲艺人表mars_tianchi_songs.csv。大赛开放抽样的歌曲艺人数据，以及和这些艺人相关的6个月内（20150301-20150831）的用户行为历史记录。选手需要预测艺人随后2个月，即60天（20150901-20151030）的播放数据。

实验内容

• 对歌曲艺人数据mars_tianchi_songs进行处理，统计出艺人的个数以及每个艺人的歌曲数量。输出文件格式为exp2_1.csv，第一列为艺人的ID，第二列为该艺人的歌曲数目。最后一行输出艺人的个数。

• 将用户行为表和歌曲艺人表以歌曲song_id作为关联，合并为一个大表。各列名称为第一到第五列与用户行为表的列名一致，第六到第十列为歌曲艺人表中的第二列到第六列的列名。输出文件名为exp2_2.csv。

• 按照艺人统计每个艺人每天所有歌曲的播放量，输出文件为exp2_3.csv，各个列名为艺人id,日期Ds,歌曲播放总量。注意：这里只统计歌曲的播放量，不包括下载和收藏的数量。

解题思路：（利用pandas库）

（1）利用.drop_duplicates() 删除重复值

（2）利用.loc[:,‘artist_id’].value_counts() 求出歌手重复次数，即每个歌手的歌曲数目

（3）利用.loc[:,‘songs_id’].value_counts() 求出歌曲没有重复

import pandas as pddata = pd.read_csv(r"C:\mars_tianchi_songs.csv")       # 读取数据Newdata = data.drop_duplicates(subset=['artist_id'])   # 删除重复值artist_sum = Newdata['artist_id'].count()              #artistChongFu_count = data.duplicated(subset=['artist_id']).count() artistChongFu_count = data.loc[:,'artist_id'].value_counts() 重复次数，即每个歌手的歌曲数目sonGChongFu_count = data.loc[:,'songs_id'].value_counts()  # 没有重复（歌手）artistChongFu_count.loc['artist_sum'] = artist_sum         # 没有重复（歌曲）artistChongFu_count.to_csv('exp2_1.csv')                   # 输出文件格式为exp2_1.csv

利用merge()合并两个表

import pandas as pd import osdata = pd.read_csv(r"C:\mars_tianchi_songs.csv")data_two = pd.read_csv(r"C:\mars_tianchi_user_actions.csv")num=pd.merge(data_two, data) num.to_csv('exp2_2.csv')

利用groupby()[].sum()进行重复性相加

import pandas as pddata =pd.read_csv('exp2_2.csv')DataCHongfu = data.groupby(['artist_id','Ds'])['gmt_create'].sum()#重复项相加DataCHongfu.to_csv('exp2_3.csv')

“怎么使用Python处理文本数据”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注编程网网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！