学习数据分析,掌握一些灵巧的分析工具可以使得数据清洗效率事半功倍,比如在处理非结构化的文本数据时,如果能够了解一下简单的正则表达式,那么你可以免去大量的冗余代码,效率那叫一个高。 正则表达式是一套微型的袖珍语言,非常强大,依靠一些特定的字母和符号作为匹配模式,灵活组合,可以匹配出任何我们需要的的文本信息。 而且它不依赖任何软件平台,没有属于自己的GUI,就像是流动的水一样,可以支持绝大多数主流编程语言。 今天这一篇只给大家简单介绍正则表达式基础,涉及到一些常用的字符及符合含义,以及其在R语言和Python
笔者寄语:情感分析中对文本处理的数据的小技巧要求比较高,笔者在学习时候会为一些小技巧感到头疼不已。
R语言在提取字符串上有着强大的能力,其中字符串可以看做为文本信息。今天需要跟大家介绍一款更为通用、更加底层的文本信息提取工具——正则表达式。
R通常被用来进行数值计算比较多,字符串处理相对较少,而且关于字符串的函数也不多,用得多的就是substr、strsplit、paste、regexpr这几个了。实际上R关于字符串处理的功能是非常强大的,因为它甚至可以直接使用Perl的正则表达式,这也是R的一个理念,作为语言就把向量计算做到极致,作为环境,就在各领域都集成最好的。R中有grep系列的函数,可以用最强大的方式处理字符串的所有问题
处理文本是每一种计算机语言都应该具备的功能,但不是每一种语言都侧重于处理文本。R语言是统计的语言,处理文本不是它的强项,perl语言这方面的功能比R不知要强多少倍。幸运的是R语言的可扩展能力很强,DNA/RNA/AA等生物序列现在已经可以使用R来处理。
1、字段抽取 字段抽取,是根据已知列数据的开始和结束位置,抽取出新的列 字段截取函数:substr(x,start,stop) tel <- '18922254812'; #运营商 band <- substr(tel, 1, 3) #地区 area <- substr(tel, 4, 7) #号码段 num <- substr(tel, 8, 11) tels <- read.csv('1.csv'); #运营商 bands <- substr(tels[,1], 1, 3) #地区 areas <-
词典型情感分析大致有以下几个步骤: 训练数据集、neg/pos情感词典、分词+数据清洗清洗(一、二、三级清洗步骤)、计算情感得分、模型评价 (1)在分析过程中,难免会产生很多中间变量,它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp,只需要保证下一个temp出现之前,临时变量不会再延用就可以了。 (2)毫无疑问,如果不追求高大上的算法的话,词典法不失为一种好方法,其实有时候我们使用了很多方法,结果发现并没有什么质变,也浪费了大量时间; 比如在优化词典的时候,我希望使用高大上的算法解决
(1)在分析过程中,难免会产生很多中间变量,它们会占用大量内存。书中提到通常会将所有的临时中间变量命名为temp,只需要保证下一个temp出现之前,临时变量不会再延用就可以了。
R本身提供了超过50个数据集,同时在功能包(包括标准功能包)中附带了更多的数据集。R自身提供的数据集存放在自带的datasets程序包中。
将数据输入或加载到R工作空间中,是使用R进行数据分析的第一步。R语言支持读取众多格式的数据文件,excel文件,csv文件,txt文件和数据库(MYSQL数据库)等;其中,excel和csv是我们最常遇到的数据文件格式。
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术,他拥有几十年的的历史和超过7000个包,这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导,但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是,数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术,短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿,R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而,一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询,而不管数据的来源和最终目标。
Python的字符串处理,在爬虫的数据解析、大数据的文本清洗,以及普通文件处理等方面应用非常广泛,而且Python对字符串的处理内置了很多高效的函数,功能非常强大、使用非常方便。今天我就把字符串处理时用到最多的方法总结分享给大家,希望大家可以轻松应对字符串处理。
在做机房收费系统的时候,几乎所有的窗体上都存在着文本框或者组合框,当用户进行操作的时候,首先要判断是否为空,然后再对各种属性进行判断,比如;卡号、学号、金额等只能输入数字,有些信息只能输入字母,或者将一些信息的输入设为只能输入数字和字母。举个例子,我们注册邮箱的时候,就会有一些特定字符的设置:
11.1 打开文件 open函数用来打开文件,语法如下: open(name[, mode[, buffering]]) open函数使用一个文件名作为唯一的强制参数,然后返回一个文件对象。模式(mode)和缓冲(buffering)参数都是可选的,我会在后面的内容中对它们进行解释。 因此,假设有一个名为somefile.txt的文本文件(可能是用文本编辑器创建的),其存储路径是c:\text(或者在UNIX下的~/text),那么可以像下面这样打开文件。 >>> f = open(r"C:\tex
本篇文章将介绍python里面的I/O编程。更多内容请参考:python学习指南 I/O编程 读写文件时最常见的IO操作。Python内置了读写文件的函数,用法和C是兼容的。 读写文件前,我们必须了解一下,在磁盘上读写文件的功能都是由操作系统提供的,现代操作系统不允许普通的程序直接操作磁盘,所以,读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象(通常称为文件描述符),然后,通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据(读文件),或者把数据写入这个文件对象(写文件)。 在I/O编程中,Stream(流)是一
今天来挖个新坑,讲讲正则表达式。 什么是正则表达式?在回答这个问题之前,先来看看为什么要有正则表达式。 在编程处理文本的过程中,经常会需要按照某种规则去查找一些特定的字符串。比如知道一个网页上的图片都是叫做'image/8554278135.jpg'之类的名字,只是那串数字不一样;又或者在一堆人员电子档案中,你要把他们的电话号码全部找出来,整理成通讯录。诸如此类工作,如果手工去做,当量大的时候那简直就是悲剧。但你知道这些字符信息有一定的规律,可不可以利用这些规律,让程序自动来做这些无聊的事情?答案是肯定的。
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。常被用于统计学、计量分析等领域。接下来讲一下我个人认为的R入门知识。
导读:无论数据分析的目的是什么,将数据导入R中的过程都是不可或缺的。毕竟巧妇难为无米之炊。
由于时间较紧,且人手不够,不能采用分类方法,主要是没有时间人工分类一部分生成训练集……所以只能用聚类方法,聚类最简单的方法无外乎:K-means与层次聚类。 尝试过使用K-means方法,但结果并不好,所以最终采用的是层次聚类,也幸亏结果还不错……⊙﹏⊙ ---- 分词(Rwordseg包): 分词采用的是Rwordseg包,具体安装和一些细节请参考作者首页 http://jliblog.com/app/rwordseg。请仔细阅读该页提供的使用说明pdf文档,真是有很大帮助。 安装: P.S. 由于我是6
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