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Python统计的3种方法,针不戳

昨天,我分享了《100毫秒过滤一百万字文本的停用》,这次我将分享如何进行统计。 使用计数类进行统计: from collections import Counter wordcount = Counter(all_words) wordcount.most_common(10 使用pandas进行统计: pd.Series(all_words).value_counts().head(10) 结果: ? 分过程中直接统计 Pandas只能对已经分好的统计,所以这里不再演示。上面的测试表示,Counter直接对列表进行计数比pyhton原生带快,但循环中的表现还未知,下面再继续测试一下。 总结 今天我向你分享了统计的三种方法,本期还同步分享了 set集合和字典的基本原理,希望你能学会所获。 求个三连,咱们下期再见。

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Python 助力统计自动化

今天借着这个实例,我们继续探究下 Python 在自动化处理上的魅力: ? 如上图所说,任务涉及了两份文件,一份 Word 文档,内含许多汇表格: ? 文档的表格中列出了不同单的考(高考次),比如单 the 考 28953,这相当于我们的初始文件和数据。还有一份 Excel 表格,里面列着诸多单要更新的次数值: ? Excel 表格中 the 的次在 B 列,数目为 2784。我们要实现的就是把 the 单在 Excel 表格中对应的数更新到 Word 文档中 the 的考中。 首先是读取 Word 文档中不同的表格,并将其中所有的单和对应的考提取出来; 2. 读取 Excel 表格中的数据,将单和要更新的一一对应; 3. 读取完 Excel 表格,接下来就是 Word 文档了,经过一番搜索,我选用 python-docx 库: # python-docx 库 https://python-docx.readthedocs.io

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    Python——大数据统计

    今天来讲一个统计的方法,说高大上一点,就是大数据分析;看完以后,也不过数行代码而已。 用途倒是很广泛,比如我们统计某篇文章中的用率,网络热点汇,再比如起名排行榜呀、热门旅游景点排行榜呀什么的,其实也都可以套用。 1 coding #! 2 补充一个Counter函数用法 python内置模块collections中有个Counter函数,功能也极为强大,做实验设计可能会到,不过跟上面的单统计不太一样。

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    Python杂谈(2)——分析工具

    工具介绍 1.在互联网上截取一段新闻,从新闻中提取各种实和虚,统计,制作文本知识库。 (text) for word, flag in words: print(str(flag)) #flag就是性的英文 4.文本分析部分--判断性 def JudgeWord( self,flag): if flag == "a": return "形容" elif flag == "ad": return "副形" elif flag == "an": return "名形" elif flag == "b": return "区别" elif flag == " "副" elif flag == "e": return "叹" elif flag == "f": return "方位" elif flag

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    一行Python代码统计

    问题描述:给定一段文本,统计其中每个单的出现率。 技术要点:扩展库jieba的cut()函数,标准库collections中的Counter类。 参考代码: ? 代码执行结果: ?

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    Python 使用collections统计

    Counter print(word_list) counter = Counter(word_list) dictionary=dict(counter) print(dictionary) # 统计

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    python jieba分(结巴分)、提取,加载,修改,定义

    “结巴”中文分:做最好的 Python 中文分组件,分模块jieba,它是python比较好用的分模块, 支持中文简体,繁体分,还支持自定义库。 # suggest_freq(segment,tune=Ture)可调节单,时期能或不能显示 # 注:自动计算的在使用HMM新发现功能时可能无效 # ''' # str_jing2=jieba.cut :一个一行:语,(可省略),性(可省略),用空格隔开,顺序不可颠倒。 IDF 率文件 关键提取所使用逆向文件率(IDF)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法:jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径 原理:将目标文本按行分隔后,把各行文本分配到多个 Python 进程并行分,然后归并结果,从而获得分速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块,目前暂不支持

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    Python使用Hadoop进行统计

    今天,我们利用python编写一个MapReduce程序,程序的目的还是百年不变的计算单个数,也就是WordCunt。 所谓mapreduce其实就是先分散计算后综合处理计算结果。 /usr/bin/env python import sys # input comes from STDIN (standard input) for line in sys.stdin trivial word count is 1 print '%s\t%s' % (word, 1) mapper其实只做了一个功能,就是读取每行文字,然后分割成一个一个的单 /reducer.py -input /book/test.txt -output book-out 也就是说,我们是用streaming来实现python编写和运行mapreduce的。

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    Python生成云图,TIIDF方法文本挖掘: 统计,云图

    python中使用wordcloud包生成的云图。 下面来介绍一下wordcloud包的基本用法。 ,默认 0.9 (所以语垂直方向排版出现率为 0.1 ) mask : nd-array or None (default=None) //如果参数为空,则使用二维遮罩绘制云。 relative_scaling : float (default=.5) //和字体大小的关联性 color_func : callable, default=None //生成新颜色的函数,如果为空 fit_words(frequencies) //根据生成云 generate(text) //根据文本生成云 generate_from_frequencies(frequencies[, //根据生成云 generate_from_text(text) //根据文本生成云 process_text(text) //将长文本分并去除屏蔽(此处指英语,中文分还是需要自己用别的库先行实现

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    Python制作云】分析QQ群聊信息,记录并制作

    ▲ 果然 @全体成员 最多 Python大数据搜索 环境:Python 3.7 开发工具:自带的IDLE 一、前期准备 1.提取QQ聊天记录 1、QQ 聊天框打开消息管理 ? collections.Counter(words) words_top10 = word_counts.most_common(10) print(words_top10) #打印前10 jieba.cut() 进行分,如果是常见 (remove_words) 跳过,如果大于1的话就放入列表 collections.Counter(words) 将经过分过得消息进行统计 word_counts.most_common (10) 统计前10 五、制作云 ## 制作云 backgroud_Image = plt.imread('面纱.jpg') #选择背景图片,图片要与.py文件同一目录 print('加载图片成功 八、总结 没事做的时候可以统计一下群里龙王发了多少条消息,哈哈哈,再做个python拥有强大的库,库与库之间相互配合,相互协作,造就了丰富的可视化图形 在进行代码移植时,可能会出现不兼容现象,不同的开发工具的规则不同

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    Python | 数据挖掘,WordCloud云配置过程及分析

    安装WordCloud 在使用WordCloud云之前,需要使用pip安装相应的包。 pip install WordCloud pip install jieba 其中WordCloud是云,jieba是结巴分工具。 解决方法也很简单,下载VCForPython27安装(Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7)。但是在微软下载总是没响应。 简单云代码 下面这部分代码参考老曹的,希望对你有所帮助。 老曹说:什么是云呢? 云又叫文字云,是对文本数据中出现率较高的“关键”在视觉上的突出呈现,形成关键的渲染形成类似云一样的彩色图片,从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。 代码如下: ?

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    Python数据挖掘:WordCloud云配置过程及分析

    这篇文章是学习了老曹的微信直播,感觉WordCloud对我的《Python数据挖掘课程》非常有帮助,希望这篇基础文章对你有所帮助,同时自己也是云的初学者,强烈推荐老曹的博客供大家学习。 pip install WordCloud pip install jieba 其中WordCloud是云,jieba是结巴分工具。 Get it from http://asa.ms/vcpython27 解决方法也很简单,下载VCForPython27安装(Microsoft Visual C++ Compiler for Python 简单云代码 下面这部分代码参考老曹的,希望对你有所帮助。 老曹说:什么是云呢? 云又叫文字云,是对文本数据中出现率较高的“关键”在视觉上的突出呈现,形成关键的渲染形成类似云一样的彩色图片,从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。

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    Python数据挖掘:WordCloud云配置过程及分析

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    Python数据挖掘:WordCloud云配置过程及分析

    豌豆贴心提醒,本文阅读时间5分钟 这篇文章是学习了老曹的微信直播,感觉WordCloud对我的《Python数据挖掘课程》非常有帮助,希望这篇基础文章对你有所帮助,同时自己也是云的初学者,强烈推荐老曹的博客供大家学习 pip install WordCloud pip install jieba 其中WordCloud是云,jieba是结巴分工具。 解决方法也很简单,下载VCForPython27安装(Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7)。但是在微软下载总是没响应。 简单云代码 下面这部分代码参考老曹的,希望对你有所帮助。 老曹说:什么是云呢? 云又叫文字云,是对文本数据中出现率较高的“关键”在视觉上的突出呈现,形成关键的渲染形成类似云一样的彩色图片,从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。

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    Python读取文件后进行统计

    2 问题 我们在使用python函数获取文件后,有时需要对该文件进行统计。 本文将通过对英文文件的读取和中文文件的读取进行讲解。 3 方法 一.统计英文文档中的 统计英文的第一步是分解并提取英文文章的单,同一个单会存在大小写不同形式,但计数却不能区分大小写,可通过lower()将字母变为小写。 二.对中文文档进行统计 1.安装python第三方库(pip install jieba) 1.1 jieba库的使用 jieba库简介: Jieba库分原理是利用一个中文库,将待分内容与分库进行比对 w 使用jieba分之后,统计方法与英文统计方法类似,下面展示完整代码。 读取文件后进行统计方法做了讲解,通过读取文件,对jieba库也做了详细的介绍,在与文档类的工作时,jieba库是一个非常好用的第三方库,更多用法可以自行探索学习。

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    关于TF() 和TF-IDF(-逆向文件率 )的理解

    TF():  假定存在一份有N个的文件A,其中‘明星‘这个出现的次数为T。那么 TF = T/N; 所以表示为: 某一个在某一个文件中出现的率. TF-IDF(-逆向文件率):  表示的和逆向文件率的乘积. 比如:  假定存在一份有N个的文件A,其中‘明星‘这个出现的次数为T。 那么 TF = T/N;  并且‘明星’这个,在W份文件中出现,而总共有X份文件,那么 IDF = log(X/W) ; 而: TF-IDF =  TF *  IDF = T/N * log(X/W) ;   我们发现,‘明星’,这个出现在W份文件,W越小 TF-IDF越大,也就是这个越有可能是该文档的关键字,而不是习惯(类似于:‘的’,‘是’,‘不是’这些), 而TF越大,说明这个在文档中的信息量越大

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    Python中有几个关键字

    Python中关键有多少个?Python中关键目前有31个,可以利用Python的内置的keyword模块进行输出查看。 -逆文档率,它属于数值统计的范畴。 使用TF-IDF,我们能够学习一个对于数据集中的一个文档的重要性。 TF-IDF的概念 TF-IDF有两部分,和逆文档率。首先介绍,这个很直观,表示每个在文档或数据集中出现的率。 等式如下: TF(t)=t在一篇文档中出现的次数/这篇文档的总数 第二部分——逆文档率实际上告诉了我们一个单对文档的重要性。 (文档的篇数/包含t文档的篇数) 到此这篇关于Python中有几个关键字的文章就介绍到这了,更多相关Python中关键字有多少个内容请搜索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

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    python 统计文件中单出现的

    index = {} with open(sys.argv[1], encoding='utf-8') as fp: for line_no, line i...

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