文本分析2-python文本数据导入操作

笔记来自课程：玩转文本挖掘（51ct0学院），总结整理为个人学习、复习使用，供参考。

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英文文本天生带有空格，而中文文本没有间隔，且中文同一个词在不同语境下的含义不同，中文的智能分词及分析相对难度要高。

语料库在文本分词中发挥重要作用，不同的语料库有着不同设计目的，如古腾堡语料库（图书），布朗语料库（综合），路透社语料库（新闻）…
(但布朗语料库支持英文，中文不适用)

可以自己加工语料库，常见的语料库格式：

常见语料库格式

外部文件
list
list of list
DataFrame

使用词袋模型进行后续数据分析时常见格式，行/列代表语料index，相应的列/行代表词条，或者需要加以记录的文档属性，如作者，原始超链接，发表日期等
词条/文档对应时，单元格记录相应的词条出现频率，或者相应的概率/分值
Doc2Term矩阵
Term2Doc矩阵
可以和原始语料的外部文件/list配合使用

对于单个文档，也可以建立DataFrame，用行/列代表一个句子/段落/章节。

文本分析例子

读入数据

以上面最后一种形式DataFrame建立语料库，单个文档的DataFrame

import pandas as pd
import os
#os.chdir(r'')

#导入一个文档
raw=pd.read_table('金庸-射雕英雄传txt精校版.txt',names=['txt'],encoding='GBK')
print(len(raw))
raw[10:100] #一段作为一个记录读进去

文档读入的前后包括序、附录等，对真正的分析没有什么用处，可以加入章节标识，去掉

加入章节标识

如何加入章节标识，这里要根据文章txt的内容确定，这里导入的文本，章节的划分是“第一回风雪惊变”，也就是段落的第一个字是“第”，后面有“回 ”，且长度不长，根据这些条件基本可以定位到章节划分的地方，那么下面就设置这些条件，判断记录是不是章节划分处。

'''定位段落第一个字'''
def m_head(tmpstr):
    return tmpstr[:1]

'''定位段落是否包含章节名称关键字“回 ”'''
def m_mid(tmpstr):
    return tmpstr.find('回 ')

'''接着将函数应用到每一个段落，找到这些定位处的内容'''
raw['head']=raw.txt.apply(m_head)
raw['mid']=raw.txt.apply(m_mid)
raw['len']=raw.txt.apply(len)
#查看
raw.loc[raw['len']==8]

'''再加判断条件，添加章节编号'''
chapnum=0

for i in range(len(raw)):
    if raw['head'][i]=='第' and raw['mid'][i] >0 and raw['len'][i] < 30: #添加章节编号
        chapnum += 1
    if chapnum >= 40 and raw['txt'][i]=='附录一：成吉思汗家族': #去掉附录
        chapnum=0
    raw.loc[i,'chap']=chapnum  #添加编号一列
    
#添加编号后，可以删除临时变量
del raw['head']
del raw['mid']
del raw['len']

raw.head(50)

选出需要的章节内容

添加章节编号后，就可以提取出所需要的章节
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#查看一下段落一般有多少字符
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
raw.txt.agg(len).plot.box()

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'''去掉前后无用的，提取第一章'''
#根据章节分组
rawgrp=raw.groupby('chap')   #分组后类似一个个元组..
print(type(rawgrp))

'''
#打印看一看
for item in rawgrp:
    print(item)
'''
#合并字符串
'''在字符串列的情况下，sum函数自动合并字符'''
chapter=rawgrp.agg(sum)
#去掉章节为0的
chapter=chapter[chapter.index!=0]

#查看第一章
chapter.txt[1]  #有空格

更简洁的形式：

#一句命令也可以实现
#raw.groupby('chap').sum().iloc[1].txt
raw.groupby('chap').agg(sum).iloc[1].txt

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另外一种形式（去掉空格）：
用到strip( )函数

#一个笨拙去掉空格，选出第一章的尝试
#t=[]
t=''
for i in range(0,len(raw[raw['chap']==1])):
    #t.append(raw[raw['chap']==1].iloc[i].txt.strip())  #列表形式
    t=t+raw[raw['chap']==1].iloc[i].txt.strip()        #字符串拼接
print(t)

在这里插入图片描述
现在可以对全文作分析，也可以提取某个章回作分析。