前言
用python处理文本数据
用python处理数值型数据
前言HI，好久不见，今天是关闭朋友圈的第60天，我是野蛮成长的AC-Asteroid。
人生苦短，我用Python,通过短短两周时间自学，从基础知识到项目实践，在这个过程中深刻体会到这款语言的魅力，今天带来一个有趣的项目，用Python处理文本数据，一起来看看今天的问题吧。
用python处理文本数据实验目的
熟悉python的基本数据结构，以及文件的输入与输出。
实验数据
利用xxxx年xx机器学习会议的评测数据和评测任务，数据包括训练集和测试集，评测任务为通过给定的训练数据，预测测试集中的关系是正例还是负例，在每个样本最后给出1或者0。
数据描述如下，第一列为关系类型，第二列和第三列为人名，第四列是标题，第五列是关系为正例还是负例，1为正例，0为负例；第六列表示训练集。
测试集描述如下图，格式基本与训练集类似，唯一不同的是第五列没有关系是正例还是负例的标记。
实验内容
对训练集数据进行处理，只留下前面五列，输出文本命名为exp1_1.txt。
在第一步得到的数据的基础上对19类关系进行分类，生成的文本存放在exp1_train文件夹下，按照关系类别出现的顺序，第一个关系类别的数据存放在1.txt中，第二个关系类别存放在2.txt中，直到19.txt。
测试集按照训练集的19个类别的顺序将各个样本按照关系类别归类，即相同关系类型的数据放到一个文本文件中，同样生成19个类别的测试文件，格式仍旧和测试文件保持一致。存放在exp1_test文件夹下，每个类别的文件仍旧命名为1_test.txt，2_test.txt…同时对每个样本在原测试集中出现的位置进行记录，和19个测试文件一一对应起来。比如第一类“传闻不和”的每个样本在原文中处于第几行，在索引文件中进行记录，保存在文件index1.txt，index2.txt….
解题思路
1.第一题是考察我们文件操作与列表的知识，主要考察的难点是对new文件的读取，根据要求处理后在生成一个txt文件，让我们看一下具体的代码实现：
import os
# 创建一个列表用来存储新的内容
list = []
with open("task1.trainSentence.new", "r",encoding='xxx') as file_input: # 打开.new文件,xxx根据自己的编码格式填写
with open("exp1_1.txt", "w", encoding='xxx') as file_output: # 打开exp1_1.txt,xxx根据自己的编码格式填写文件如果没有就创建一个
for Line in file_input: # 遍历每一行的文件
arr = Line.split('\t') # 以\t为分隔符读取
if arr[0] not in list: # if the word is not in the list
list.append(arr[0]) # add the word to the list
file_output.write(arr[0]+"\t"+arr[1]+"\t"+arr[2]+"\t"+arr[3]+"\t"+arr[4]+"\n") # write the line to the file
file_input.close() #关闭.new文件
file_output.close() #关闭创建的txt文件
2.第二题依旧考察了文件操作，在题目一生成的文件基础上，按照同一类型的事件对事件进行分类，是否能高效的分组需要利用循环条件来解决，我们来看看具体的
代码实现
import os
file_1 = open("exp1_1.txt", encoding='xxx') # 打开文件,xxx根据自己的编码格式填写
os.mkdir("exp1_train") # 创建目录
os.chdir("exp1_train") # 修改进程的工作目录（使用该目录）
a = file.readline() # 按行读取exp1_1.txt文件
arr = a.split("\t") # 按\t间隔符作为分割
b = 1 #设置分组文件的序列
file_2 = open("{}.txt".format(b), "w", encoding="xxx") # 打开文件,xxx根据自己的编码格式填写
for line in file_1: # 按行读取文件
arr_1 = line.split("\t") # 按\t间隔符作为分割
if arr[0] != arr_1[0]: # 如果读取文件的第一列内容与存入新文件的第一列类型不同
file_2.close() # 关掉该文件
b += 1 # 文件序列加一
f_2 = open("{}.txt".format(b), "w", encoding="xxx") # 创建新文件，以另一种类型分类,xxx根据自己的编码格式填写
arr = line.split("\t") # 按\t间隔符作为分割
f_2.write(arr[0]+"\t"+arr[1]+"\t"+arr[2]+"\t"+arr[3]+"t"+arr[4]+"\t""\n") # 将相同类型的文件写入
f_1.close() # 关闭题目一创建的exp1_1.txt文件
f_2.close() # 关闭创建的最后一个类型的文件
3.将训练集的19个类别按照人物的关系进行进一步的分类，我们可以通过字典对数据进行遍历，查找关系，把关系相同的内容放到一个文件夹中，不同则新建一个。
import os
with open("exp1_1.txt", encoding='xxx') as file_in1: # 打开文件,xxx根据自己的编码格式填写
i = 1 # 类型序列
arr2 = {} # 创建字典
for line in file_in1: # 按行遍历
arr3 = line[0:2] # 读取关系
if arr3 not in arr2.keys():
arr2[arr3] = i
i += 1 # 类型+1
file_in = open("task1.test.new") # 打开文件task1.test.new
os.mkdir("exp1_test") # 创建目录
os.chdir("exp1_test") # 修改进程的工作目录（使用该目录）
for line in file_in:
arr = line[0:2]
with open("{}_test.txt".format(arr2[arr]), "a", encoding='xxx') as file_out:
arr = line.split('\t')
file_out.write(line)
i = 1
file_in.seek(0)
os.mkdir("exp1_index")
os.chdir("exp1_index")
for line in file_in:
arr = line[0:2]
with open("index{}.txt".format(arr2[arr]), "a", encoding='xxx') as file_out:
arr = line.split('\t')
line = line[0:-1]
file_out.write(line + '\t' + "{}".format(i) + "\n")
i += 1
用python处理数值型数据
实验目的
熟悉python的基本数据结构，以及文件的输入与输出。
实验数据
xxxx年xx天池大赛，也是中国高校第x届大数据挑战赛的数据。数据包括两个表，分别是用户行为表mars_tianchi_user_actions.csv和歌曲艺人表mars_tianchi_songs.csv。大赛开放抽样的歌曲艺人数据，以及和这些艺人相关的6个月内（20150301-20150831）的用户行为历史记录。选手需要预测艺人随后2个月，即60天（20150901-20151030）的播放数据。
实验内容
对歌曲艺人数据mars_tianchi_songs进行处理，统计出艺人的个数以及每个艺人的歌曲数量。输出文件格式为exp2_1.csv，第一列为艺人的ID，第二列为该艺人的歌曲数目。最后一行输出艺人的个数。
将用户行为表和歌曲艺人表以歌曲song_id作为关联，合并为一个大表。各列名称为第一到第五列与用户行为表的列名一致，第六到第十列为歌曲艺人表中的第二列到第六列的列名。输出文件名为exp2_2.csv。
按照艺人统计每个艺人每天所有歌曲的播放量，输出文件为exp2_3.csv，各个列名为艺人id,日期Ds,歌曲播放总量。注意：这里只统计歌曲的播放量，不包括下载和收藏的数量。
解题思路：（利用pandas库）
1.
（1）利用.drop_duplicates() 删除重复值
（2）利用.loc[:,‘artist_id’].value_counts() 求出歌手重复次数，即每个歌手的歌曲数目
（3）利用.loc[:,‘songs_id’].value_counts() 求出歌曲没有重复
import pandas as pd
data = pd.read_csv(r"C:\mars_tianchi_songs.csv") # 读取数据
Newdata = data.drop_duplicates(subset=['artist_id']) # 删除重复值
artist_sum = Newdata['artist_id'].count()
#artistChongFu_count = data.duplicated(subset=['artist_id']).count() artistChongFu_count = data.loc[:,'artist_id'].value_counts() 重复次数，即每个歌手的歌曲数目
songChongFu_count = data.loc[:,'songs_id'].value_counts() # 没有重复（歌手）
artistChongFu_count.loc['artist_sum'] = artist_sum # 没有重复（歌曲）artistChongFu_count.to_csv('exp2_1.csv') # 输出文件格式为exp2_1.csv
利用merge()合并两个表
import pandas as pd import os
data = pd.read_csv(r"C:\mars_tianchi_songs.csv")
data_two = pd.read_csv(r"C:\mars_tianchi_user_actions.csv")
num=pd.merge(data_two, data) num.to_csv('exp2_2.csv')
利用groupby()[].sum()进行重复性相加
import pandas as pd
data =pd.read_csv('exp2_2.csv')
DataCHongfu = data.groupby(['artist_id','Ds'])['gmt_create'].sum()#重复项相加DataCHongfu.to_csv('exp2_3.csv')
到此这篇关于Python处理文本数据的方法详解的文章就介绍到这了,更多相关Python处理数据内容请搜索易知道(ezd.cc)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易知道(ezd.cc)！
