本篇内容主要讲解“Python如何清理文本数据”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python如何清理文本数据”吧!1.文本小写在我们开始处理文本之前，最好先将所有字符都小写。我们这样做的原因是为了避免区分大小写的过程。假设我们想从字符串中删除停止词，正常操作是将非停止词合并成一个句子。如果不使用小写，则无法检测到停止词，并将导致相同的字符串。这就是为什么降低文本大小写这么重要了。用Python实现这一点很容易。代码是这样的：2.删除 Unicode 字符一些文章中可能包含 Unicode 字符，当我们在 ASCII 格式上看到它时，它是不可读的。大多数情况下，这些字符用于表情符号和非 ASCII 字符。要删除该字符，我们可以使用这样的代码：3.删除停止词停止词是一种对文本意义没有显著贡献的词。因此，我们可以删除这些词。为了检索停止词，我们可以从 NLTK 库中下载一个资料库。以下为实现代码：4.删除诸如提及、标签、链接等术语。除了删除 Unicode 和停止词外，还有几个术语需要删除，包括提及、哈希标记、链接、标点符号等。要去除这些，如果我们仅依赖于已经定义的字符，很难做到这些操作。因此，我们需要通过使用正则表达式(Regex)来匹配我们想要的术语的模式。Regex 是一个特殊的字符串，它包含一个可以匹配与该模式相关联的单词的模式。通过使用名为 re. 的 Python 库搜索或删除这些模式。以下为实现代码：5.功能组合在我们了解了文本预处理的每个步骤之后，让我们将其应用于列表。如果仔细看这些步骤，你会发现其实每个方法都是相互关联的。因此，必须将其应用于函数，以便我们可以按顺序同时处理所有问题。在应用预处理步骤之前，以下 香港云主机是文本示例：在预处理文本列表时，我们应先执行几个步骤：创建包含所有预处理步骤的函数，并返回预处理的字符串使用名为”apply”的方法应用函数，并使用该方法将列表链接在一起。代码如下：上面的文本预处理结果如下：到此，相信大家对“Python如何清理文本数据”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是开发云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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