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Python數(shù)據(jù)分析商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)教學(xué)資源庫(kù)功能實(shí)現(xiàn)Python數(shù)據(jù)分析商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)教學(xué)資源庫(kù)PAGE2/4功能實(shí)現(xiàn)功能實(shí)現(xiàn)亢華愛(ài)(北京信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院)摘要:詞云就是對(duì)網(wǎng)絡(luò)文本中出現(xiàn)頻率比較高的“關(guān)鍵詞”予以視覺(jué)上的突岀,形成關(guān)鍵詞渲染,從而過(guò)濾掉大量的文本信息,使得瀏覽網(wǎng)頁(yè)的人一眼掃過(guò)文本就可以領(lǐng)略文本的主旨。關(guān)鍵詞:功能實(shí)現(xiàn);lcnt()函數(shù)功能實(shí)現(xiàn)使用Pandas中read_csv()函數(shù)讀取“商品評(píng)價(jià)信息.csv”文件,并轉(zhuǎn)換成DataFrame對(duì)象進(jìn)行展示,具體代碼如下:從輸岀結(jié)果中可以看到,多條評(píng)價(jià)信息是沒(méi)用的且重復(fù)的,所以,這里可以使用pandas中的drop_duplicates()方法刪除重復(fù)的數(shù)據(jù),具體代碼如下:通過(guò)比較兩次輸出的行數(shù)可以看到,后面輸岀的數(shù)據(jù)明顯減少了100多行。刪除完重復(fù)的數(shù)據(jù)后,計(jì)算機(jī)仍然不能分析出這件商品的好壞,這主要是因?yàn)槲谋镜男畔⒘渴潜容^龐大的,我們需要對(duì)這些文本進(jìn)行分詞等預(yù)處理操作,以便統(tǒng)計(jì)詞頻。前期采集的評(píng)價(jià)文本大多是中文的,使用NLTK庫(kù)處理中文又比較麻煩,因此,這里換成用jieba分詞工具對(duì)評(píng)價(jià)文本進(jìn)行前期處理,不過(guò)需要保證數(shù)據(jù)是字符串類型的。在這里,我們可以通過(guò)lcnt()函數(shù)進(jìn)行分詞,該函數(shù)需要接收兩個(gè)參數(shù),第一個(gè)參數(shù)表示需要分詞的字符串,cut_all參數(shù)用來(lái)控制是否采用全模式分詞,這里采用精確模式即可,具體代碼如下從輸岀的列表中可以看出,分詞的結(jié)果中有很多諸如“了”“一個(gè)”“是”等字或詞,它們對(duì)于分析用戶的評(píng)價(jià)是沒(méi)有意義的,需要參考中文停用詞表,將這些沒(méi)有無(wú)意義的詞進(jìn)行刪除。注意:由于中文的復(fù)雜性,大多數(shù)停用詞表中的停用詞并不是十分的齊全,所以,這里我們針對(duì)本案例中的文本稍微進(jìn)行了一些調(diào)整,并整合到了“停用詞表.txt”文件中。這里,可以使用準(zhǔn)備好的停用詞表進(jìn)行過(guò)濾,具體的做法就是遍歷分詞后的結(jié)果,如果某個(gè)詞或字在停用詞表中出現(xiàn),就直接刪除,否則就保留下來(lái),具體代碼如下:在刪除停用詞之后,從輸出的結(jié)果中可以大致看出評(píng)價(jià)的特征信息,不過(guò)后期還是需要統(tǒng)計(jì)這些詞語(yǔ)出現(xiàn)的次數(shù),才能進(jìn)一步知曉用戶對(duì)商品的喜惡。如果希望獲得每個(gè)詞語(yǔ)出現(xiàn)的次數(shù),則可以使用NLTK庫(kù)中的FreqDist類進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì),具體代碼如下:從返回的統(tǒng)計(jì)詞頻中,可以很直接地找到具有代表性的詞語(yǔ),比如“衣服”“喜歡”“挺舒服”等。根據(jù)上述用戶評(píng)價(jià)的特征信息,可以使用wordcloud模塊進(jìn)行詞云展示,wordcloud模塊會(huì)將出現(xiàn)頻率高的詞語(yǔ)進(jìn)行放大顯示,而出現(xiàn)頻率較低的詞語(yǔ)進(jìn)行縮小顯示。要想使用wordcloud模塊,則需要在終端中使用pip命令進(jìn)行安裝,具體命令如下:wordcloud模塊安裝完成之后,將分詞后的結(jié)果new_data使用wordcloud進(jìn)行展示,具體代碼如下:運(yùn)行結(jié)果如圖8-9所示。圖8-9運(yùn)行結(jié)果從圖8-9中可以看出,“衣服”“比較”“喜歡”“挺舒服”這幾個(gè)詞是最為突出的,這表明用戶對(duì)
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