Python文本数据处理学习笔记详解

本文主要介绍Python文本数据处理的攻略，包括以下内容：

1. 文本数据基础处理
2. 正则表达式
3. 自然语言处理

1. 文本数据基础处理

在Python中，我们可以使用open()函数打开文本文件，通过遍历文件的每一行实现文本数据的读取。例如，下面的代码可以读取文件text_file.txt中的所有行：

with open('text_file.txt', 'r') as file:
    lines = file.readlines()
    for line in lines:
        print(line)

在读取完数据后，我们需要进行基础的数据清洗和处理。例如，我们可以使用字符串的strip()方法将每行的开头和结尾的空格去除：

with open('text_file.txt', 'r') as file:
    lines = file.readlines()
    for line in lines:
        cleaned_line = line.strip()
        print(cleaned_line)

2. 正则表达式

正则表达式提供了一种强大的文本数据处理方法。在Python中，我们可以使用re模块来实现正则表达式的匹配和提取。例如，下面的代码可以匹配出所有的电子邮件地址：

import re

text = 'My email is [e-mail]'
pattern = r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b'
matches = re.findall(pattern, text)
print(matches)

输出结果为：

['[e-mail]']

除此之外，我们还可以使用正则表达式进行字符串的拆分、替换等操作。

3. 自然语言处理

自然语言处理提供了一种对文本数据进行深度处理的方法。在Python中，我们可以使用nltk模块来实现自然语言处理。例如，下面的代码可以计算出文本中的词频：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.probability import FreqDist

text = 'This is a sample text used for counting word frequency.'

tokens = word_tokenize(text)
freq_dist = FreqDist(tokens)

for token, frequency in freq_dist.most_common():
    print(f'{token}: {frequency}')

输出结果为：

is: 1
.: 1
used: 1
a: 1
counting: 1
sample: 1
for: 1
text: 1
This: 1
word: 1
frequency: 1

除了计算词频之外，还可以使用nltk模块进行文本分类、命名实体识别等操作。

以上就是Python文本数据处理的完整攻略。