# Python 文本数据清洗教程
## 操作流程
```mermaid
journey
title Python 文本数据清洗流程
section 初学者指导
开始 --> 完成数据清洗
```
在进行 Python 文本数据清洗之前，我们需要明确清洗的目的和步骤。下面是整个流程的步骤：
步骤 | 操作
---|---
1 | 导入所需的库
2 | 读取文
原创
2024-05-05 06:06:30
144阅读
【代码】爬虫文本数据清洗。
原创
2023-03-09 07:43:11
374阅读
脏数据就是在物理上临时存在过，但在逻辑上不存在的数据。数据清洗是整个数据分析过程的第一步，就像做一道菜之前需要先择菜洗菜一样。 数据分析师经常需要花费大量的时间来清洗数据或者转换格式，这个工作甚至会占整个数据分析流程的80%左右的时间。 在这篇文章中，我尝试简单地归纳一下用Python来做数据清洗的7步过程，供大家参考。一、数据预处理 一、数据预处理部署环境，导入分析包和数据#
下载好向圈APP可以快速联系圈友您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？立即注册 x前言作者 | 常国珍、赵仁乾、张秋剑 用Python进行数据清洗，这7种方法你一定要掌握-1.jpg (34.24 KB, 下载次数: 0)2020-10-11 00:38 上传数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。01 重复值处理数据录入
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2023-11-18 16:53:04
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在拟合机器学习或统计模型之前，我们通常需要清洗数据。用杂乱数据训练出的模型无法输出有意义的结果。数据清洗：从记录集、表或数据库中检测和修正（或删除）受损或不准确记录的过程。它识别出数据中不完善、不准确或不相关的部分，并替换、修改或删除这些脏乱的数据。「数据清洗」光定义就这么长，执行过程肯定既枯燥又耗时。为了将数据清洗简单化，本文介绍了一种新型完备分步指南，支持在 Python 中执行数据清洗流程。
使用python进行数据分析的步骤可由下图概括： 本文使用python的pandas数据分析库对某医院的数据进行清洗。一、提出问题本次数据分析主要有以下四个问题：月均消费数据月均消费金额客单件消费趋势二、理解数据载入数据 表1详细给出了本次清洗所用数据各列的名称和含义。 表1 三、数据清洗3.1 选择子集本次清洗中不需要对子集进行选择3.2
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2024-08-08 15:38:06
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一、文本数据准备 使用已经有的语料库，按照Python读取文本内容的方法读取文本文件内容。此处为了一步步演示过程，所以先使用句子，最后再整合。二、去除指定无用的符号 我们爬取到的文本有时候会有很多空格或者是其他一些无用的符号，如果保留这些符号，在分词的时候这些符号也会被分出来，就会导致分词的结果不是很好。这个时候我们就可
译文：伯乐在线专栏作者 - 小米云豆粥英文：Melissa Bierly链接：http://python.jobbole.com/86758/世界很杂乱，来自现实世界的数据也一样杂乱。近来一份调查报告显示数据科学家60%的时间都花在整理数据上。不幸的是，57%的人认为这是工作中最头疼的一部分。整理数据非常消耗时间，不过也有许多工具被开发出来让这关键的一步变得稍微可以忍受。Python
本次开启一个新栏目，主要是使用Python的一些小技巧和方法，去简化生活中的一些重复性的劳动。这些py文件可以当做脚本使用，代码写好后可以全自动，点一下运行就能使用。这些技巧和方法不涉及数据科学领域，没有太大难度，只需要有Python的一点基础就行，在生活中学习办公都可以用得上。背景介绍本次的案例背景是博主突然想听周杰伦以前的所有的歌，某q音要绿钻....于是跑去各种位置下载,,,,但是下载下来的
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2024-08-17 10:06:43
89阅读
说起数据清洗，可能会有些小伙伴会觉得这一步可以忽略掉，但是！作为混迹在数据分析这一块多年的老油条，小编在此严肃地声明！资料清理是资料处理中最不能被忽略的部分，它是资料分析过程中不可缺少的一环，其结果的好坏直接关系到模型的效果。实际上，数据清洗通常要占用50%—80%的分析过程。国外有些学术机构还会专门研究如何做数据清洗，相关的书籍也不少。 数据清洗的主要类型有哪几种 一、残缺数
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2023-10-03 16:22:00
122阅读
做文本分析【文本数据挖掘快速入门】时候经常遇到同意多形词，如BigApple/NewYork/NN都可能代指纽约市，当我们统计纽约市出现的次数的时候我们需要分别统计这三个词的数目并进行加总。flashtext对于处理上面的问题非常擅长，而且运算速度特别快。清洗数据的速度，我们可以拿正则表达式来和flashtext作比较我们发现运行正则表达式来清洗数据，速度会随着数据量线性下降，而flashtext
原创
2021-01-02 23:51:46
676阅读
NLPNLP数据清洗英文可以空格分词，中文不可。中文文本用连续的字序列构成，词和词之间没有天然分隔符，因此中文分词很困难。尤其困难是歧义问题，分词分为两种：1.基于词典进行分词：（套规则进行分词）优点是简单有效。但是很容易就有搞笑的歧义，且应对流行词汇表现效果不好。。。。2.基于统计的分词：通过人工标注对中文建模，将准备好的语料进行训练，选出不同阶段下每个词的出现概率。。。选出概率最大的情况进行分
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2024-05-17 22:22:06
60阅读
python 爬虫入门–文字爬取对于爬虫，相信大家都不陌生，但是如何入门，大家还是停留在了解认知阶段吗？那可以试试下边的方法，一起来试一下。首先我们试试爬取网页中的***文本信息***使用的是我们的一个requests 第三方库。#使用 import 导入requests库
import requests
# 使用requests库中 get方法，打开网址
r = requests.get('ht
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2023-08-04 16:22:08
227阅读
资源整理了文本分类、实体识别&词性标注、搜索匹配、推荐系统、指代消歧、百科数据、预训练词向量or模型、中文完形填空等大量数据集，中文数据集平台和NLP工具等。 新闻分类 今日头条中文新闻（短文本）分类数据集 ：https://github.com/fa
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2024-06-14 11:39:13
64阅读
导读：数据清洗是数据分析的必备环节，在进行分析过程中，会有很多不符合分析要求的数据，例如重复、错误、缺失、异常类数据。Python资源共享群：62601712301 重复值处理数据录入过程、数据整合过程都可能会产生重复数据，直接删除是重复数据处理的主要方法。pandas提供查看、处理重复数据的方法duplicated和drop_duplicates。以如下数据为例:>sample = pd.
原始txt文件程序实现后结果-将txt中元素提取并保存在csv中程序实现import csv
filename = "./test/test.txt"
Sum_log_file = "./test/sumlog_test.csv"
Individual_log_file = "./test/Individual_test.csv"
DNA_log = [] # 精英种群个体日志mod9=1-8
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2023-06-20 21:17:58
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目录前言一、Linux的一些常用命令？二、Python的一些常用操作三、常用的一些自然语言处理工具包3-1、nltk工具包3-1-1、安装3-1-2、nltk的使用3-2、jieba工具包‘3-2-1、jieba工具包安装3-2-2、jieba使用3-2-3、常见词性分类四、常用的一些分词模型4-1、朴素贝叶斯4-2、N-gram模型五、可视化工具5-1、Seaborn5-2、Word六、文本特
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2024-05-27 23:03:17
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数据收集直接上一些别人整理的东西：10大类、142条数据源，中文NLP数据集线上搜索开放342个中、英文等NLP开源数据集分享自然语言处理（NLP）数据集整理数据增强数据不够怎么办，常见的数据增强的方法：一文了解NLP中的数据增强方法NLP中数据增强的综述，快速的生成大量的训练数据词汇替换基于同义词典的替换基于 Word-Embeddings 的替换基于 Masked Language Model
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2024-05-22 16:03:45
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项目首页：http://code.google.com/p/python-data-mining-platform/ （可能需FQ）目前比如tutorial, install, release等内容，已经更新到项目首页的wiki中 项目介绍：这是一个能够根据源数据（比如说用csv格式表示的矩阵，或者中文文档）使用多种多样的算法去得到结果的一个平台。算法能够通过xml配置文件去一个一个的运
# 文本清洗在Python中的实现
文本清洗是数据预处理的重要一步，尤其在自然语言处理领域。它的主要目的是去除不相关或冗余的信息，以便为后续的分析和建模提供更高质量的数据。本文将详细介绍如何在Python中实现文本清洗这一过程。
## 流程概述
可以将文本清洗的步骤总结为以下几个重要阶段：
| 步骤 | 描述 |
| ------ |
