今天小编给大家分享一下python数据处理实例分析的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。
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 jsonimport 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)
以上就是“python数据处理实例分析”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获,小编每天都会为大家更新不同的知识,如果还想学习更多的知识,请关注编程网行业资讯频道。