Data list cleaning
Project description
数据清洗--cleancc
cleancc
- 快速清洗数据内容可以
- 项目地址(欢迎star):https://github.com/Amiee-well/clean
使用方法
-
pip install cleancc
-
import cleancc
-
共有五个函数调用：
1.第一个函数为punct：
[
去除标点并让所有字母小写
:param pop_list:所要处理的的列表格式
:param lower:是否转小写，默认是
:return all_comment:处理后的结果-字符串格式
]
2.第二个函数为statistics：
[
词频统计
:param pop_list:所要处理的的列表格式
:param symbol:是否去除标点，默认是
:param lower:是否转小写，默认是
:return wordCount_dict:统计结果-字典格式
]
3.第三个函数为stop_words：
[
删除词频统计中的停顿词
:param statis:是否选择词频清理
:param pop_list:所要处理的的列表格式
:param symbol:是否去除标点，默认是
:param lower:是否转小写，默认是
:param wordCount_dict:词频统计结果-字典
:return wordCount_dict:清除后结果-字典格式
]
4.第四个函数为Count_Sort：
[
字典排名数目排序
:param wordCount_dict:词频统计结果-字典
:param choices_number:返回前choices_number个字典个数
:return keyword_list:出现的单词-列表格式
:return value_list:单词对应的词频-列表格式
]
5.第五个函数为word_all：
[
调用全部函数
:param pop_list:所要处理的的列表格式
:param choices_number:返回前choices_number个字典个数
:param symbol:是否去除标点，默认是
:param lower:是否转小写，默认是
:return keyword_list:出现的单词-列表格式
:return value_list:单词对应的词频-列表格式
]
注意事项
-
注意:处理数据参数类型为列表，需要pandas转换为列表后进行调用！
-
使用示例:
import pandas as pd
from cleancc import clean
from bs4 import BeautifulSoup
df = pd.read_csv("label.csv",sep='\t', escapechar='\\')
review_list = df['review'].tolist()
comment_list = [BeautifulSoup(k,'lxml').text for k in review_list]
print(comment_list)
keyword_list, value_list = clean.word_all(comment_list,150)
print(keyword_list, value_list)
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