使用R中的tm包清理dataframe中的列

在R中，可以使用tm包来清理dataframe中的列。tm包是一个用于文本挖掘和自然语言处理的强大工具包。它提供了一系列函数和方法，可以对文本数据进行预处理、清洗和转换。

要清理dataframe中的列，可以按照以下步骤进行操作：

安装和加载tm包：

install.packages("tm")
library(tm)

创建一个示例的dataframe：

data <- data.frame(text = c("This is a sample text.", "Another sample text."), 
                   stringsAsFactors = FALSE)

创建一个Corpus对象，将dataframe中的文本列转换为文本语料库：

corpus <- Corpus(VectorSource(data$text))

对文本进行预处理，包括去除标点符号、转换为小写、去除停用词等：

corpus <- tm_map(corpus, content_transformer(tolower))  # 转换为小写
corpus <- tm_map(corpus, removePunctuation)  # 去除标点符号
corpus <- tm_map(corpus, removeNumbers)  # 去除数字
corpus <- tm_map(corpus, removeWords, stopwords("english"))  # 去除英文停用词

对文本进行词干化（stemming）或词形还原（lemmatization）处理：

corpus <- tm_map(corpus, stemDocument)  # 词干化处理
# 或者使用词形还原处理
# corpus <- tm_map(corpus, PlainTextDocument)
# corpus <- tm_map(corpus, removePunctuation)
# corpus <- tm_map(corpus, removeNumbers)
# corpus <- tm_map(corpus, removeWords, stopwords("english"))
# corpus <- tm_map(corpus, lemmatize_strings)

将处理后的文本转换为Term Document Matrix（TDM）或Document Term Matrix（DTM）：

tdm <- TermDocumentMatrix(corpus)
# 或者使用DTM
# dtm <- DocumentTermMatrix(corpus)

通过以上步骤，你可以使用tm包清理dataframe中的列。这些步骤包括创建Corpus对象、预处理文本、词干化或词形还原处理，最后将处理后的文本转换为TDM或DTM。这样可以方便地进行文本挖掘和分析。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

相关·内容

python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

用pandas中的DataFrame时选取行或列： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame...6所在的行中的第4列，有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'列中大于5所在的行中的第3-5（不包括5）列 Out[32]: c...(1) #返回DataFrame中的第一行最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名的列，且该列也用不到，一般是索引列被换掉后导致的，有强迫症的看着难受，这时候dataframe.drop...github地址到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn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

13.3K3 0

「R」ggplot2在R包开发中的使用

尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...将ggplot2列入Depends会让你的包在被加载/测试的同时加载ggplot2。这会让其他想要使用你包的人通过::使用你的函数而无需加载它。...常规任务最佳实践使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！

6.6K3 0

R中的数据结构(Array,Factor,List,DataFrame)

1、R中的数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array...，都可以修改 x1[3] <- 30 #删除，凡是能够访问到的地方，都可以删除 x1[-3] x1 <- x1[-3] #查找/过滤 x1[x1 >= 4] 2、R中的数据结构-Factor Factor...order(data[, 1]),] data <- read.csv('1.csv', fileEncoding='utf8', stringsAsFactors=FALSE); data[, 2] 3、R中的数据结构...，设置为NULL，即为删除， #注意，删除之后，它后面的位置索引都自动减一 j$sex <- NULL; j #四、检索 j=='Joe' #五、查看长度 length(j) 4、R中的数据结构-DataFrame...可以把数据框理解为excel中的列。 ?

2.3K9 0

ChAMP R包安装中的事故

ChAMP 包提供了完整的分析illumina甲基化芯片的pipeline, 和普通的Bioconductor 包的安装一样，代码只有简单的两行 source("http://bioconductor.org.../biocLite.R") biocLite("ChAMP") 我用的电脑是windows 操作系统，64位的R-3.4.3，安装过程中除了网速较慢，花费一点时间安装之外，并没有出现任何的问题。...dll 文件就是windows操作系统下的动态链接库，在加载R包的过程中，如果这个R包有对应的动态链接库，那么就会加载进来。...解决方案就是设置环境变量R_MAX_NUM_DLLS, 不管是什么操作系统，R语言对应的环境变量都可以在.Renviron文件中进行设置。...ChAMP的功能确实是更加的强大和完整，同时也意味它的依赖包会特别的多，从而出现dll文件达到上限的错误。本文记录的解决方案，适合于任何操作系统，希望可以帮助到大家。

2.1K2 0

Python+Pandas逐行处理DataFrame中的某列数据（无循环）

问题描述：创建一个包含10行6列随机数的DataFrame，行标签从大写字母A开始，列标签从小写字母u开始。...然后从上向下遍历，如果某行u列的值比上一行u列的值大，就把该行x列的值改为上一行x列的值加1，否则保持原来的值不变。参考代码：运行结果：

3323 0

业界使用最多的Python中Dataframe的重塑变形

pivot pivot函数用于从给定的表中创建出新的派生表 pivot有三个参数: 索引列值 def pivot_simple(index, columns, values): """...===== color black blue red item Item1 None 2 1 Item2 4 None 3 将上述数据中的...因此，必须确保我们指定的列和行没有重复的数据，才可以用pivot函数 pivot_table方法实现了类似pivot方法的功能它可以在指定的列和行有重复的情况下使用我们可以使用均值、中值或其他的聚合函数来计算重复条目中的单个值...对于不用的列使用通的统计方法使用字典来实现 df_nodmp5.pivot_table(index="ad_network_name",values=["mt_income","impression"...堆叠DataFrame意味着移动最里面的列索引成为最里面的行索引，反向操作称之为取消堆叠，意味着将最里面的行索引移动为最里面的列索引。

1.9K1 0

「R」获取R包中的函数和对象列表

问题你想知道包里有什么。方案在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist <- objects(packageName)...移除包含箭头 <- 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version

7.2K3 0

清理缓存中的头像

这种情况是，在设置完成头像后，地址http://abc.com/a.gif再次请求的文件就是最新的了（也就是CDN在设置成功头像后，URL地址被清理过了）。...要解决这个问题，目前想到的办法是本地存储一个cookie了，里面记录一个版本号，所有主人的头像都使用如下规则进行请求：http://abc.com/a.gif?...v=1.x (1.x是版本号，从cookie中获取)，这样就能保存更新过后url始终是最新的，但同时比上面那种方法麻烦一点，每次都得用JavaScript拼一次地址了~ 还得更新和设置版本号，如果cookie...被清空了，版本号还不知道从多少算起呢~~~~ 所以最好的方式还是想办法去让后台在更新完图像后，马上清理掉CDN中对图像URL的缓存（地址可能不止一个，如果图像有大、中、小三种规格）讲了半天，还是看看代码...（jQuery中实现些方法，你只能改源代码了----我改过JQ的源码） 1: 2: function send(opts){

2.5K2 0

Python中的DataFrame模块学

初始化DataFrame 　　创建一个空的DataFrame变量　　import pandas as pd 　　import numpy as np 　　data = pd.DataFrame() 　　...n = np.array(df) 　　print(n) 　　DataFrame增加一列数据　　import pandas as pd 　　import numpy as np 　　data = pd.DataFrame...基本操作　　去除某一列两端的指定字符　　import pandas as pd 　　dict_a = {'name': ['.xu', 'wang'], 'gender': ['male', 'female...异常处理　　过滤所有包含NaN的行　　dropna()函数的参数配置参考官网pandas.DataFrame.dropna 　　from numpy import nan as NaN 　　import...　　# how: 'any'表示行或列只要含有NaN就去除，'all'表示行或列全都含有NaN才去除　　# thresh: 整数n，表示每行或列中至少有n个元素补位NaN，否则去除　　# subset

2.4K1 0

独家 | 用于数据清理的顶级R包（附资源）

确保数据干净整洁应该始终是数据科学工作流程中首要也是最重要的部分。数据清理是数据科学家最重要和最耗时的任务之一。以下是用于数据清理的顶级R包。 ?...纠正错误 R有许多预先构建的方法来纠正数据错误，例如转换值，就像在Excel或SQL中那样，使用简单的逻辑，例如as.charater（）将列转换为字符串。...单独和传播函数做类似的事情，一旦你有了包，你可以探索，但最终根据需要你的数据。这里有一些其他的注释包可能对R中的数据清理有用： Purr包 purr包专为数据整理而设计。...这个函数允许你在R studio中编写SQL代码来选择你的数据元素 Janitor包该软件包能够通过多个列查找重复项，并轻松地从您的数据框中创建友好列。...splitstackshape包这是一个较旧的包，可以使用数据框列中的逗号分隔值。用于调查或文本分析准备。 R拥有大量的软件包，本文只是触及了它可以做的事情的表面。

1.3K2 1

原来JVM中的堆栈TM这么简单!

那个我们熟悉的gc（垃圾回收站）负责把那些不再被引用（reference）的对象从heap memory中清理掉，这也是gc的职责所在。在heap空间里创建的任何对象都是全局访问的。...2 只要是对象的创建，都是被存储到heap space中，同时stack中有这个对象的引用地址。stack memory中只包含基本类型变量和存储在heap space中的对象的引用变量。...3 存储在heap中的对象是全局都可以访问的，然而stack memory不能被其他线程访问。...4 stack 的内存管理是使用LIFO的，然而heap的内存管理要更复杂，因为heap是被全局使用的。...6 我们使用-Xms和-Xmx jam 参数来定义heap memory的启动size和最大size。stack memory的size则是使用-Xss。

1.4K9 0

（六）Python：Pandas中的DataFrame

目录基本特征创建自动生成行索引自定义生成行索引使用索引与值基本操作统计功能 ---- 基本特征一个表格型的数据结构含有一组有序的列（类似于index）大致可看成共享同一个index...aaaa 4000 2 bbbb 5000 3 cccc 6000 使用索引与值我们可以通过一些基本方法来查看DataFrame的行索引、列索引和值... 添加列可直接赋值，例如给 aDF 中添加 tax 列的方法如下： import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('xiaoming...，但这种方式是直接对原始数据操作，不是很安全，pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴上的数据，drop()方法返回一个新的对象，不会直接修改原始数据。...对象的修改和删除还有很多方法，在此不一一列举，有兴趣的同学可以自己去找一下统计功能 DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息 DataFrame有非常强大的统计功能，它有大量的函数可以使用

3.8K2 0

pandas中关于DataFrame行，列显示不完全（省略）的解决办法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。有时候DataFrame中的行列数量太多，print打印出来会显示不完全。就像下图这样：列显示不全：行显示不全：添加如下代码，即可解决。...#显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置value...的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 根据自己的需要更改相应的设置即可。...ps：set_option()的所有属性： Available options: - display....] [currently: truncate] display.latex.escape : bool This specifies if the to_latex method of a Dataframe

8.6K2 0

golang开发中包的使用

在golang中，所有源文件都属于一个包，golang的包具有以下特性：包可以被其他包引用每个golang程序只有一个main包包的主要用途是提高代码的可复用性本节，我们将介绍包的相关概念以及使用方法...使用GOPATH时，golang会在以下目录中搜索包： GOROOT/src：该目录保存了Go标准库里代码。 GOPATH/src：该目录保存了应用自身的代码和第三方依赖的代码。 2....包的使用（1）main包与包的引入 a....编译 golang中go build 命令主要用于编译代码。在包的编译过程中，若有必要，会同时编译与之相关联的包。...Go Modules可以轻易地进行一个包的依赖管理和版本控制，go build和go install将自动使用go.mod中的依赖关系，减少了GOPATH管理时的复杂性。

7292 0

Bioconductor 中的 R 包安装教程(续一)

这是《Bioconductor 中的 R 包安装教程》的第二篇，完整的文章可以点击阅读原文查阅。...安装新版本的 Bioconductor R 包 Bioconductor 是与特定版本的 R 绑定的，正常来说当 Bioconductor 的包都来自同一版本时，它们的效果最佳。...以 DiffBind 包为例，DiffBind==3.4.0 是基于 Bioconductor==3.14（对应 R-4.1）开发的；我们在 Bioconductor==3.13（对应 R-4.0）中执行...，我这里用的是清华大学的，第二行，设定 install.packages 从 CRAN 和 Bioconductor 中搜索包，其实你还可以让它支持比如 R-Forge 以及各种第三方的仓库。...： getOption('timeout') # [1] 60 options(timeout=100) 以上，就是这一次 Bioconductor R 包安装和使用的全部内容，希望对大家有所帮助

6.6K1 0

Mysql中的列类型

Mysql中的列类型：数字类型字符串类型布尔型日期时间类型数字类型： 1个字节=8比特，但数字里有一个比特用于符号占位 TINYINT 占用1个字节，表示范围：-128~127 SMALLINT...支持的范围是1000-01-01 ~ 9999-12-31 TIME 支持的范围是00:00:00 ~ 23:59:59 DATETIME 支持的范围是1000-01-01 00:00:00 ~ 9999...电话、手机号码：有格式要求用户名：必须唯一登录密码：密码不能为空字符串且长度不能少于N位员工所在部门：可取值必须在部门表中存在过主键约束：列名类型 PRIMARY KEY 声明为“...表中所有的记录行会自动按照主键列上的值进行排序。一个表至多只能有一个主键列。唯一约束：列名类型 UNIQUE 声明为“唯一”的列上不能出现重复值，但可以出现多个NULL值。...非空约束：列名类型 NOT NULL 声明为“非空”约束的列上不能出现NULL，但可以重复检查约束对于Mysql不支持默认值约束列名类型 Default 值声明为“默认值”约束的列上没有值的将会默认采用默认设置的值

6.4K2 0

pandas中的 fillna使用（pandas.DataFrame.fillna）「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 api参考： fillna：使用指定的方法填充 NA/NaN 值。...>>> df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0], [3, 4, np.nan, 1],...B C D 0 NaN 2.0 NaN 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 3.0 4.0 NaN 5 3 3.0 3.0 NaN 4 3、将“A”、“B”、“C”和“D”列中的所有...limit=1) A B C D 0 0.0 2.0 2.0 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 NaN 1.0 NaN 5 3 NaN 3.0 NaN 4 5、使用...DataFrame 填充时，替换沿相同的列名和相同的索引发生 >>> df2 = pd.DataFrame(np.zeros((4, 4)), columns=list("ABCE")) >>> df.fillna

3.4K2 0

清理linux中的僵尸进程

让我们简要概述各种进程状态：正在运行 (R)：这些进程当前正在运行或可运行。等待 (S/D)：这些是等待事件或资源的进程。等待可以是可中断睡眠 (S) 或不可中断睡眠 (D)。...停止(T)：我们可以通过发送适当的信号来停止Linux 进程。僵尸(Z)：当一个进程完成它的任务时，它会释放它正在使用的系统资源并清理它的内存。...然后父进程执行wait()系统调用来读取子进程的状态并获取退出代码。这也会从进程表中清除子进程的条目，此进程结束。如果父进程没有被编程为在创建子进程时执行wait()系统调用，则不会发生清理。...S Aug18 0:00 [rcu_bh] Z在STAT列使用awk命令进一步过滤基于Z进程状态的输出： $ ps ux | awk '{if($8=="Z") print}' shubh...但是，我们可以使用一些变通方法来清理僵尸进程。使用SIGCHLD信号我们可以手动向僵尸进程的父进程发送SIGCHLD信号。

3.3K2 0

使用awk打印文件中的字段和列

Awk 中的默认 IFS 是制表符和空格。...Awk: 遇到输入行时，根据定义的IFS，第一组字符为field one，访问时使用 1，第二组字符是字段二，使用访问 2，第三组字符是字段三，使用访问为了更好地理解这个 awk 字段编辑，让我们看看下面的例子.../{print $1 $2 $3 }' rumenzinfo.txt rumenz.comisthe 从上面的输出中，您可以看到前三个字段中的字符是根据 IFS 定义哪个是空间：字段一是 rumenz.com...字段二是 is使用$2. 第三场是 the使用$3. 如果您在打印输出中注意到，字段值没有分开，这就是打印默认的行为方式。...需要注意并始终记住的一件重要事情是使用($)inAwk 不同于它在 shell 脚本中的使用。

9.9K1 0

访问和提取DataFrame中的元素

对于一个数据框而言，既有从0开始的整数下标索引，也有行列的标签索引 >>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4), index=['r1', 'r2', 'r3...索引运算符这里的索引运算符，有两种操作方式对列进行操作，用列标签来访问对应的列对行进行切片操作列标签的用法，支持单个或者多个列标签，用法如下 # 单个列标签 >>> df['A'] r1 -0.220018...r2 -1.416611 r3 -0.640207 r4 -2.254314 Name: A, dtype: float64 # 当然，你可以在列对应的Series对象中再次进行索引操作，访问对应元素...针对访问单个元素的常见，pandas推荐使用at和iat函数，其中at使用标签进行访问，iat使用位置索引进行访问，用法如下 >>> df.at['r1', 'A'] -0.22001819046457136...>>> df.iat[0, 0] -0.22001819046457136 pandas中访问元素的具体方法还有很多，熟练使用行列标签，位置索引，布尔数组这三种基本的访问方式，就已经能够满足日常开发的需求了

4.3K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云