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怎么用python做文本數據分析

小億
99
2023-12-12 11:33:43
欄目: 編程語言

在Python中,你可以使用許多庫和工具來進行文本數據分析。以下是一些常用的方法:

  1. 讀取文本數據:使用Python的open()函數來讀取文本文件,并將其存儲為字符串或列表等數據結構。
with open('data.txt', 'r') as file:
    text = file.read()
  1. 分詞:使用分詞庫(如NLTK或spaCy)將文本拆分為單詞或詞語。
import nltk

tokens = nltk.word_tokenize(text)
  1. 清洗數據:去除停用詞、標點符號和數字等非關鍵信息。
from nltk.corpus import stopwords
import string

stopwords = set(stopwords.words('english'))

clean_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stopwords and token not in string.punctuation and not token.isdigit()]
  1. 統計詞頻:使用Python的collections庫中的Counter類來計算每個單詞的出現次數。
from collections import Counter

word_freq = Counter(clean_tokens)
  1. 可視化:使用可視化庫(如Matplotlib或WordCloud)展示詞頻統計結果。
import matplotlib.pyplot as plt

plt.bar(word_freq.keys(), word_freq.values())
plt.show()

這只是文本數據分析的基本步驟和示例。根據具體任務和需求,你可能還需要使用其他技術和庫來進行更深入的分析,如TF-IDF、情感分析、主題建模等。

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