pandas的功能是只保留列表中的单词和短语_检查包含单词和短语的列表元素是否存在于另一个列表中_如何过滤DataFrame，使其在Pandas中的列中保留特定单词列表之后的行？ - 腾讯云开发者社区

标签：Python与Excel协同，pandas 本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。 SUMIF可能是Excel中最常用的函数之一。...pandas中的SUMIF 使用布尔索引要查找Manhattan区的电话总数。布尔索引是pandas中非常常见的技术。本质上，它对数据框架应用筛选，只选择符合条件的记录。...注意，这两个条件周围的括号是必不可少的。图6 与只传递1个条件Borough==‘Manhattan’的SUMIF示例类似，在SUMIFS中，传递多个条件（根据需要）。在这个示例中，只需要两个。...(S)，虽然这个函数在Excel中不存在 mode()——将提供MODEIF(S)，虽然这个函数在Excel中不存在小结 Python和pandas是多才多艺的。...虽然pandas中没有SUMIF函数，但只要我们了解这些值是如何计算的，就可以自己复制/创建相同功能的公式。

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进步神速，Pandas 2.1中的新改进和新功能

前言 Pandas 2.1于2023年8月30日发布。跟随本文一起看看这个版本引入了哪些新内容，以及它如何帮助用户改进Pandas的工作负载。它包含了一系列改进和一组新的弃用功能。...Pandas 2.1在Pandas 2.0中引入的PyArrow集成基础上进行了大量改进。本文主要关注了对新功能的支持，这些新功能有望在Pandas 3.0中成为默认功能。...接下来将深入了解这对用户意味着什么，本文将详细介绍最重要的改进。避免在字符串列中使用NumPy对象类型 pandas中的一个主要问题是低效的字符串表示。...改进的PyArrow支持 Pandas团队在pandas 2.0中引入了基于PyArrow的DataFrame。Pandas团队过去几个月的主要目标之一是改进pandas内部的集成。...同时还看到一项弃用功能，它将使pandas的行为在下一个主要版本中更易于预测。

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清理文本数据

但是，需要注意的是，当你使用常用的停用词库时，你可能正在删除你实际上想要保留的单词。这就是为什么你应该首先考虑你想要删除的单词列表。停用词的常见例子有“the”、“of”等。...你想要删除这些单词的原因是你想要保留这些单词、短语、句子等的主题。...为了实现这个功能，你可以简单地添加一个字符串列表来添加停用词。例如，如果我们想删除文本“3”，因为它在本例中不是一个数字，我们可以将其添加到列表中，以及单词“At”和字母“v”。...现在我们已经展示了一种清理文本数据的方法，让我们讨论一下这个过程对数据科学家有用的可能应用：删除不必要的单词以便可以执行词干分析与上面类似，你可以使用词形还原只保留必要的单词可以让你更容易地标记数据中的词类...一个模型将能够更容易地从形容词中识别情感，从而辨别电影评论是好是坏，或者电影需要改进什么根据更新文本的主要词语创建摘要仪表板，例如，去掉“蜘蛛侠1”、“蜘蛛侠2”和“蜘蛛侠3”中的数字，将允许对所有蜘蛛侠电影进行分析

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特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块

通过过滤，使用原始标记化和计数来生成简单词表或 n-gram 列表的技术变得更加可用。短语检测，我们将在下面讨论，可以看作是一个特别的 bigram 过滤器。以下是执行过滤的几种方法。...图3-7展示了一个短文档中的表示形式，该短文档包含一些常用单词和两个稀有词"gobbledygook"和"zylophant"。通常单词保留自己的计数，可以通过停用词列表或其他频率进一步过滤方法。...这些难得的单词会失去他们的身份并被分组到垃圾桶功能中. ? 由于在计算整个语料库之前不会知道哪些词很少，因此需要收集垃圾桶功能作为后处理步骤。由于本书是关于特征工程的，因此我们将重点放在特征上。...你可以看到每个库找到的名词短语有些不同。spacy 包含英语中的常见单词，如"a"和"the"，而 TextBlob 则删除这些单词。这反映了规则引擎的差异，它驱使每个库都认为是“名词短语”。...防止稀疏性和成本增加的一种方法是过滤 n-gram 并保留最有意义的短语。这是搭配抽取的目标。理论上，搭配（或短语）可以在文本中形成非连续的标记序列。

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使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词

本文中，云朵君将和大家一起学习如何使用 TFIDF，并以一种流畅而简单的方式从文本文档中提取关键字。关键词提取是从简明概括长文本内容的文档中，自动提取一组代表性短语。...关键词是一个简短的短语（通常是一到三个单词），高度概括了文档的关键思想并反映一个文档的内容，清晰反映讨论的主题并提供其内容的摘要。关键字/短语提取过程包括以下步骤：预处理：文档处理以消除噪音。...这 100 个数据集由新西兰怀卡托大学的 100 篇完整的硕士和博士论文组成。这里使用一个只包含 99 个文件的版本。删除其余不包含关键字打文件。...实现这些功能的函数定义为preprocess_text，我附在文末，按需查看。对于词形还原，使用了 WordNetLemmatizer 它不会改变单词的词根。...按 TFIDF 权重对关键短语进行排序下一步是简单地根据 TFIDF 权重对每个字典中的 n-gram 进行降序排序。设置 reverse=True 选择降序排序。

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特征工程系列：空间特征构造以及文本特征构造

由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。那特征工程是什么？...，使用的方法是先构建一个映射字典 mapping，再用 pandas 的 map() 或者 replace() 函数进行映射转换。...1）主要思想如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率 TF 高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。...'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third', 'this'] 5）其它使用方法实际使用时，特别是当文本内容比较长时，可以只保留权重值...同时，它是一种典型的词袋模型，即一篇文档是由一组词构成，词与词之间没有先后顺序的关系。此外，一篇文档可以包含多个主题，文档中每一个词都由其中的一个主题生成。 2）适用范围：长文本特征。

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特征工程|空间特征构造以及文本特征构造

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Word2Vec教程-Negative Sampling 负采样

Word Pairs and “Phrases” · 单词对和“短语” 作者指出，像“波士顿环球报”（一家报纸）这样的词组与“波士顿”和“环球报”这两个单词有着非常不同的含义。...它更将倾向于不经常出现的单词短语，以避免将“and the”和“this is”作为短语。...P(Wi)是保留该单词的概率： ? 下面是该公式的曲线： ? 在上图中我们可以发现，没有一个单：会占整个语料的很大比例，所以x轴的值是非常小的。...P(wi)=0.033 (3.3% 的概率会保留) 当z(wi)=1.0.这意味着整个语料库只包含一个单词，这会是非常荒唐的语料库。...f(w) 代表每个单词被赋予的一个权重，即它单词出现的词频，分母代表所有单词的权重和。公式中3/4完全是基于经验的，论文中提到这个公式的效果要比其它公式更加出色。 ?

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用 Python 从单个文本中提取关键字的四种超棒的方法

每个短语可以再通过空格分为若干个单词，可以通过给每个单词赋予一个得分，通过累加得到每个短语的得分。Rake 通过分析单词的出现及其与文本中其他单词的兼容性（共现）来识别文本中的关键短语。...最终定义的公式是: wordScore = wordDegree(w) / wordFrequency(w) 即单词的得分是该单词的度（是一个网络中的概念，每与一个单词共现在一个短语中，度就加...这基本上是通过以下一些步骤来完成的，首先，文档文本被特定的单词分隔符分割成一个单词数组，其次，该数组再次被分割成一个在短语分隔符和停用单词位置的连续单词序列。...该算法的灵感来自于 Google 用来对网站进行排名的 PageRank。它首先使用词性 (PoS) 对文本进行标记和注释。它只考虑单个单词。没有使用 n-gram，多词是后期重构的。...其主要步骤如下：把给定的文本T按照完整句子进行分割，即对于每个句子，进行分词和词性标注处理，并过滤掉停用词，只保留指定词性的单词，如名词、动词、形容词，即，其中是保留后的候选关键词。

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关于NLP你还不会却必须要学会的事儿—NLP实践教程指南第一编

，但是我们使用 nltk 中的标准停止词列表。...▌理解语法与结构对于任何一种语言来说，语法和结构通常都是密切相关的，在这其中，一套特定的规则、惯例和法则控制着单词和短语的组合方式；短语合并成子句；子句被组合成句子。...我们将特别讨论演示的示例中英语语法和结构。在英语中，通常单词结合在一起形成其他组成成分。这些成分包括单词、短语、从句和句子。...POS 标注用于注释单词和描述单词的 POS，这对于进行特定分析非常有帮助，比如缩小名词范围，看看哪些是最突出的，消除歧义和语法分析。...浅解析，也称为轻解析或分块，是一种流行的自然语言处理技术，它分析一个句子的结构，将其分解为最小的组成部分（如单词），并将它们组合成更高层次的短语。这包括 POS标注和句子中的短语。

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NLP中关键字提取方法总结和概述

这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。在本文中，我总结了最常用的自动提取关键字的方法。自动从文档中提取关键字的方法是从文本文档中选择最常用和最重要的单词或短语的启发式方法。...我将关键字提取方法归入自然语言处理领域，这是机器学习和人工智能中的一个重要领域。关键字提取器用于提取单词（关键字）或创建短语（关键短语）的两个或多个单词的组。...它保留了更相关的那个（分数较低的那个）。使用 Levenshtein 相似度、Jaro-Winkler 相似度或序列匹配器计算相似度。最后，关键字列表根据它们的分数进行排序。...候选关键字是位于两个停用词或短语定界符之间的短语。例如，短语分隔符是标点符号。 2、关键词共现图构建——图中的顶点是单词。如果它们一起出现在候选关键字中，则它们是连接的。...研究人员开发了几种使用文档嵌入的关键字提取方法（例如 Bennani 等人）。这些方法主要查找候选关键字列表（例如，Bennani 等人只考虑由名词和形容词组成的关键字）。

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LeetCode每日一题 557: 反转字符串中的单词 III

题目给定一个字符串，你需要反转字符串中每个单词的字符顺序，同时仍保留空格和单词的初始顺序。...---- ---- 分析不同于之前的反转字符串I, 这道题反转的是一个句子或多个单词的短语, 并且不是原地反转在 C 的实现中, 原先的原地解法仍可保留, 不过在此基础上, 添加一个检测单词的功能,...在 Python 实现中, 传入的也不再是字符数组, 而是一个字符串...., 我没有采用上方C的解法, 原因是传入和返回的均非字符串数组, 若采用原地反转需要先转数组(单词), 再转回字符串(单词), 再拼接字符串数组(句子), 最后转回字符串返回(句子)....第一次整体反转, 整个字符串逆序.( s[::-1]) 第二次单词次序反转, 对反转字符串分割为单词列表( s[::-1].split()), 对单词次序反转( s[::-1].split()[::-1

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独家 | 手把手教你从有限的数据样本中发掘价值（附代码）

了解数据我们使用pandas库来实现这一步，以下是Open Data中的文件之一： ?...这些列的相互之间关系如何？描述性统计和探索性数据分析在本节中，我们将重点关注Source和Decision列。稍后我们将使用一些NLP工具分析这些请求。以下是数据的分布： ?...但并没有一个通用的停用词列表。词形还原，它是将单词的变种形式归并在一起的过程，这样它们就可以作为单个词项进行分析，就可以通过单词的词目（lemma）或词典形式来识别。...作为第一步，我们可以找到最常用的单词和短语，即我们可以获得一元语法（单个tokens）和 n元语法（n-tokens组）及它们在文本中的频率。...对Summary_of_Request和Edited_Summary 列统计我们已经知道现有数据量是有限的，但到底多有限呢？好吧，只有7个请求超过100个单词，而分词后只剩1个。

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搜索引擎是如何工作的？

一个搜索引擎或者IR系统包括四个基本的模块：一个文档处理器一个查询处理器一个搜索和匹配功能一个排名能力虽然用户关注的点是“搜索”，但是搜索和匹配功能仅仅是这四个模块里的其中之一。...如果是这样，那么非成分短语怎么办（单词中没有表达短语含义的短语，如“skunk works”或“hot dog”）【译者注：skunk works指特殊团队，hot dog指热狗（面包夹熏红肠）】，多字专有名称...为了删除停用词，算法将文档中的索引词候选词与停用词列表进行比较，并从搜索索引中删除这些词语。第6步：检索词词根化（词干提取）。词干提取可以在一层又一层的处理中递归地删除单词后缀。这个过程有两个目标。...停止列表还可能包含常见查询短语中的单词，例如“我想了解有关的信息【I'd like information about】”。...在最后一步之后，针对文档的反向索引文件搜索扩展的加权查询。搜索和匹配功能系统如何执行其搜索和匹配功能有所不同，信息检索的理论模型是系统设计理念的基础。

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Markdown 语法笔记

图片粗体（Bold）和斜体（Italic）用法的最佳实践 Markdown 应用程序在处理单词或短语中间添加的下划线上并不一致。...图片在列表中嵌套其他元素要在保留列表连续性的同时在列表中添加另一种元素，请将该元素缩进四个空格或一个制表符，如下例所示：段落 * This is the first list item. *...图片转义反引号如果你要表示为代码的单词或短语中包含一个或多个反引号，则可以通过将单词或短语包裹在双反引号(``)中。...例如，您可以添加链接，代码（仅反引号（```）中的单词或短语，而不是代码块）和强调。您不能添加标题，块引用，列表，水平规则，图像或HTML标签。...删除线删除线语法您可以通过在单词中心放置一条水平线来删除单词。结果看起来像这样。此功能使您可以指示某些单词是一个错误，要从文档中删除。若要删除单词，请在单词前后使用两个波浪号~~。

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2022年必须要了解的20个开源NLP 库

每个库的描述都是从它们的 GitHub 中提取的。 NLP库以下是顶级库的列表，排序方式是在GitHub上的星数倒序。...Flair 是一个强大的 NLP 库。Flair 的目标是将最先进的 NLP 模型应用于文本中，例如命名实体识别 (NER)、词性标注 (PoS)、对生物医学数据的特殊支持、语义消歧和分类。...它可以接收原始的人类语言文本输入，并给出单词的基本形式、词性、公司名称、人名等，规范化和解释日期、时间和数字量，标记句子的结构在短语或单词依赖方面，并指出哪些名词短语指的是相同的实体。...Haystack 是一个端到端框架，能够为不同的搜索用例构建功能强大且可用于生产的管道。...21、Pandas 32.4 GitHub stars. Pandas 是一个提供了操作表格数据的Python 包。它已经成为在 Python 中进行实际的、真实的数据分析的基础模块。

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MarkDown语法总览

✅ 这样做 ❌ 不要这样做 A*cat*meow A_cat_meow 粗体（Bold）和斜体（Italic）要同时用粗体和斜体突出显示文本，请在单词或短语的前后各添加三个星号或下划线。...粗体（Bold）和斜体（Italic）用法的最佳实践 Markdown 应用程序在处理单词或短语中间添加的下划线上并不一致。...要在保留列表连续性的同时在列表中添加另一种元素，请将该元素缩进四个空格或一个制表符，如下例所示： Tip: If things don’t appear the way you expect, double...转义反引号如果你要表示为代码的单词或短语中包含一个或多个反引号，则可以通过将单词或短语包裹在双反引号(````)中。...第一组方括号内放的是显示为链接的文本，第二组方括号内放的是一个标签，该标签用于指向您存放在文档中其它位置的链接。尽管不是必须的，但你可以在第一组和第二组方括号之间添加一个空格。

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elasticsearch深入搜索一之近似匹配

从上面几种分词器的对比中可以看出，拼音分词器主要是把中文转换成拼音的方式进行分词； 2. ik_max_word分词和ik_smart分词器主要是索引单词而不是索引独立的单词； 3. standard分词器主要是索引独立的单词而不对词项进行索引...几种匹配方式对于匹配了短语"quick brown fox"的文档，下面的条件必须为true： 1. quick、brown和fox必须全部出现在某个字段中。...，它会先把要查询的字符串解析成一个terms列表，然后去搜索与所有的terms匹配的document，但是只会保留位置匹配上的 documents。...即使可以识别sue 、alligator和ate相邻出现的文档，但无法分辨是Sue ate还是 alligator ate。当单词相互结合使用的时候，表达的含义比单独使用更丰富。...如果索引单词而不是索引独立的单词，就能对这些单词的上下文尽可能多的保留。

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邻近匹配 (三) – 性能，关联单词查询以及Shingles

在标准全文数据上进行的短语查询通常能够在数毫秒内完成，因此它们在实际生产环境下是完全能够使用的，即使在一个繁忙的集群中。在某些特定的场景下，短语查询可能会很耗费资源，但是这种情况时不常有的。...window_size是每个分片上需要重新计算分值的数量。寻找关联的单词(Finding Associated Words) 尽管短语和邻近度查询很管用，它们还是有一个缺点。...它们过于严格了：所有的在短语查询中的词条都必须出现在文档中，即使使用了slop。通过slop获得的能够调整单词顺序的灵活性也是有代价的，因为你失去了单词之间的关联。...尽管你能够识别文档中的sue，alligator和ate出现在一块，但是你不能判断是Sue ate还是alligator ate。当单词结合在一起使用时，它们表达的意思比单独使用时要丰富。”...如果我们索引单词对，而不是索引独立的单词，那么我们就能够保留更多关于单词使用的上下文信息。

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原创｜一文读懂Embeding技术

这使得模型能够更好地理解数据之间的关系； Embedding 技术通常会捕获数据的语义信息。在 NLP 中，这意味着相似的单词或短语在嵌入空间中会更接近，而不同的单词或短语会远离彼此。...在 NLP 中，单词的嵌入会考虑其周围的单词，以更好地表示语法和语义；Embedding 技术通常将高维数据降维到较低维度，但仍然保留了重要的信息。这有助于减少模型的复杂性，并提高模型的泛化能力。...在NLP中，Word Embedding是一种常见的技术，用于将单词映射到连续向量空间。在计算机视觉中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型也使用嵌入来处理图像和文本数据。...normalize_embeddings=True) df_embedding = pd.DataFrame(output) df_embedding 首先为每一行创建文本，将它存储在一个python列表中...Embedding层不光要考虑输入的单词序列，还需要考虑其它的额外信息和位置信息。Transformer构建出来的词嵌入向量中包含以下三种信息：即输入单词序列信息、其它的额外信息和位置信息。

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在Pandas中实现Excel的SUMIF和COUNTIF函数功能

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