python文本分析pdf

㈠ python數據挖掘——文本分析

作者 | zhouyue65

來源 | 君泉計量

文本挖掘：從大量文本數據中抽取出有價值的知識，並且利用這些知識重新組織信息的過程。

一、語料庫（Corpus）

語料庫是我們要分析的所有文檔的集合。

二、中文分詞

2.1 概念：

中文分詞（Chinese Word Segmentation）：將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞。

eg：我的家鄉是廣東省湛江市-->我/的/家鄉/是/廣東省/湛江市

停用詞（Stop Words）：

數據處理時，需要過濾掉某些字或詞

√泛濫的詞，如web、網站等。

√語氣助詞、副詞、介詞、連接詞等，如 的，地，得；

2.2 安裝Jieba分詞包：

最簡單的方法是用CMD直接安裝：輸入pip install jieba，但是我的電腦上好像不行。

後來在這里：https://pypi.org/project/jieba/#files下載了jieba0.39解壓縮後 放在Python36Libsite-packages裡面，然後在用cmd，pip install jieba 就下載成功了，不知道是是什麼原因。

然後我再anaconda 環境下也安裝了jieba，先在Anaconda3Lib這個目錄下將jieba0.39的解壓縮文件放在裡面，然後在Anaconda propt下輸入 pip install jieba，如下圖：

2.3 代碼實戰：

jieba最主要的方法是cut方法：

jieba.cut方法接受兩個輸入參數:

1) 第一個參數為需要分詞的字元串

2）cut_all參數用來控制是否採用全模式

jieba.cut_for_search方法接受一個參數：需要分詞的字元串,該方法適合用於搜索引擎構建倒排索引的分詞，粒度比較細

注意：待分詞的字元串可以是gbk字元串、utf-8字元串或者unicode

jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的結構都是一個可迭代的generator，可以使用for循環來獲得分詞後得到的每一個詞語(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))轉化為list代碼示例( 分詞 )

輸出結果為： 我 愛

Python

工信處

女幹事

每月 經過 下屬 科室 都 要 親口

交代

24 口 交換機 等 技術性 器件 的 安裝

工作

分詞功能用於專業的場景：

會出現真武七截陣和天罡北斗陣被分成幾個詞。為了改善這個現象，我們用導入詞庫的方法。

但是，如果需要導入的單詞很多，jieba.add_word()這樣的添加詞庫的方法就不高效了。

我們可以用jieba.load_userdict(『D:PDM2.2金庸武功招式.txt』)方法一次性導入整個詞庫，txt文件中為每行一個特定的詞。

2.3.1 對大量文章進行分詞

先搭建語料庫：

分詞後我們需要對信息處理，就是這個分詞來源於哪個文章。

四、詞頻統計

3.1詞頻（Term Frequency）：

某個詞在該文檔中出現的次數。

3.2利用Python進行詞頻統計

3.2.1 移除停用詞的另一種方法，加if判斷

代碼中用到的一些常用方法：

分組統計：

判斷一個數據框中的某一列的值是否包含一個數組中的任意一個值：

取反：（對布爾值）

四、詞雲繪制

詞雲（Word Cloud）：是對文本中詞頻較高的分詞，給與視覺上的突出，形成「關鍵詞渲染」，從而國旅掉大量的文本信息，使瀏覽者一眼掃過就可以領略文本的主旨。

4.1 安裝詞雲工具包

這個地址：https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/ ，可以搜到基本上所有的Python庫，進去根據自己的系統和Python的版本進行下載即可。

在python下安裝很方便，在anaconda下安裝費了點勁，最終將詞雲的文件放在C:UsersAdministrator 這個目錄下才安裝成功。

五、美化詞雲（詞雲放入某圖片形象中）

六、關鍵詞提取

結果如下:

七、關鍵詞提取實現

詞頻（Term Frequency）：指的是某一個給定的詞在該文檔中出現的次數。

計算公式： TF = 該次在文檔中出現的次數

逆文檔頻率（Inverse Document Frequency）：IDF就是每個詞的權重，它的大小與一個詞的常見程度成反比

計算公式：IDF = log（文檔總數/（包含該詞的文檔數 - 1））

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：權衡某個分詞是否關鍵詞的指標，該值越大，是關鍵詞的可能性就越大。

計算公式：TF - IDF = TF * IDF

7.1文檔向量化

7.2代碼實戰

㈡ Python解析pdf表格——PDFPlumber vs Camelot

題圖來自 Camelot: List o』 10 Intriguing Mythical Places

為獲取LEED認證項目的評分表明細，可念帶以從USGBC的項目頁面上爬取，或者從pdf格式的項目評分表中解析得到。以 重慶某LEED EM:OB v2009 Gold項目 為例，USGBC上公布的 LEED項目得分表 其格式並不統一，利用XPath爬取後需要進一步清洗處理。相對而言，LEED項目所對應的 項目評分表PDF文件 的數據更為規范完整。因此考慮嘗試解析出PDF文件中的表格，以便後續分析。
Python 處理PDF文件的程序包，pdfminer、tabula、型高缺pdfplumber、camelot……查詢資料表明，似乎普遍認為pdfminer的效果不怎麼好，而tabula需要java支卜辯持 ，想偷懶於是只試了pdfplumber和camelot。
安裝過程不贅述，直接來看運行結果。

pdfplumber無法直接解析出Scorecard.pdf文件中的表格，但實際上要解決此問題也並非難事。調整下思路，可先解析出pdf文件中的文本，讓後通過分列來得到表格。

利用pdfplumber的extract_text()命令可解析出pdf文件中的文本，但由於本次需要解析的得分表pdf文件的排版的原因，左右兩個表格的文本行並未完全對齊，因此如果直接解析完整頁面上的文本的話，文字會出錯。先用corp()命令指定識別范圍，然後再extract_text()，識別得到的文本列表如下所示。

對於類似本例中Scorecard.pdf表格排版有錯位的情況，也可以按照表格在頁面中所處的位置，指定表格識別的范圍。所用到的指令：camelot.plot()可以繪制出頁面的略圖，table_area參數可以指定表格識別的范圍。

又及，Camelot原來是亞瑟王和圓桌騎士們的宮殿所在地，和Asgard的Valhalla一樣，也是傳說中的聖域。搜索camelot程序安裝包時無意中學到的，漲知識了。

[1] Python：解析PDF文本及表格——pdfminer、tabula、pdfplumber 的用法及對比
[2] 用Python提取pdf文件中的表格數據
[3] python讀取pdf文件
[4] Github: pdfplumber
[5] Camelot: PDF Table Extraction for Humans
[6] ImageMagick Installation
[7] ImageMagick之PDF轉換成圖片（image）
[8] LEED 2009 for Existing Buildings: Operations & Maintenance
[9] Camelot - Wikipedia
[10] List o』 10 Intriguing Mythical Places
[11] Camelot識別pdf表格時的參數設置補充

㈢ python數據分析與應用-Python數據分析與應用 PDF 內部全資料版

給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源，介紹了關於Python方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為：7.8。

內容介紹

目錄

第1章Python數據分析概述1

任務1.1認識數據分析1

1.1.1掌握數據分析的概念2

1.1.2掌握數據分析的流程2

1.1.3了解數據分析應用場景4

任務1.2熟悉Python數據分析的工具5

1.2.1了解數據分析常用工具6

1.2.2了解Python數據分析的優勢7

1.2.3了解Python數據分析常用類庫7

任務1.3安裝Python的Anaconda發行版9

1.3.1了解Python的Anaconda發行版9

1.3.2在Windows系統中安裝Anaconda9

1.3.3在Linux系統中安裝Anaconda12

任務1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14

1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14

1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 級功能16

小結19

課後習題19

第2章NumPy數值計算基礎21

任務2.1掌握NumPy數組對象ndarray21

2.1.1創建數組對象21

2.1.2生成隨機數27

2.1.3通過索引訪問數組29

2.1.4變換數組的形態31

任務2.2掌握NumPy矩陣與通用函數34

2.2.1創建NumPy矩陣34

2.2.2掌握ufunc函數37

任務2.3利用NumPy進行統計分析41

2.3.1讀/寫文件41

2.3.2使用函數進行簡單的統計分析44

2.3.3任務實現48

小結50

實訓50

實訓1創建數組並進行運算50

實訓2創建一個國際象棋的棋盤50

課後習題51

第3章Matplotlib數據可視化基礎52

任務3.1掌握繪圖基礎語法與常用參數52

3.1.1掌握pyplot基礎語法53

3.1.2設置pyplot的動態rc參數56

任務3.2分析特徵間的關系59

3.2.1繪制散點圖59

3.2.2繪制折線圖62

3.2.3任務實現65

任務3.3分析特徵內部數據分布與分散狀況68

3.3.1繪制直方圖68

3.3.2繪制餅圖70

3.3.3繪制箱線圖71

3.3.4任務實現73

小結77

實訓78

實訓1分析1996 2015年人口數據特徵間的關系78

實訓2分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況78

課後習題79

第4章pandas統計分析基礎80

任務4.1讀/寫不同數據源的數據80

4.1.1讀/寫資料庫數據80

4.1.2讀/寫文本文件83

4.1.3讀/寫Excel文件87

4.1.4任務實現88

任務4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用屬性89

4.2.2查改增刪DataFrame數據91

4.2.3描述分析DataFrame數據101

4.2.4任務實現104

任務4.3轉換與處理時間序列數據107

4.3.1轉換字元串時間為標准時間107

4.3.2提取時間序列數據信息109

4.3.3加減時間數據110

4.3.4任務實現111

任務4.4使用分組聚合進行組內計算113

4.4.1使用groupby方法拆分數據114

4.4.2使用agg方法聚合數據116

4.4.3使用apply方法聚合數據119

4.4.4使用transform方法聚合數據121

4.4.5任務實現121

任務4.5創建透視表與交叉表123

4.5.1使用pivot_table函數創建透視表123

4.5.2使用crosstab函數創建交叉表127

4.5.3任務實現128

小結130

實訓130

實訓1讀取並查看P2P網路貸款數據主表的基本信息130

實訓2提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息130

實訓3使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表131

實訓4對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換131

課後習題131

第5章使用pandas進行數據預處理133

任務5.1合並數據133

5.1.1堆疊合並數據133

5.1.2主鍵合並數據136

5.1.3重疊合並數據139

5.1.4任務實現140

任務5.2清洗數據141

5.2.1檢測與處理重復值141

5.2.2檢測與處理缺失值146

5.2.3檢測與處理異常值149

5.2.4任務實現152

任務5.3標准化數據154

5.3.1離差標准化數據154

5.3.2標准差標准化數據155

5.3.3小數定標標准化數據156

5.3.4任務實現157

任務5.4轉換數據158

5.4.1啞變數處理類別型數據158

5.4.2離散化連續型數據160

5.4.3任務實現162

小結163

實訓164

實訓1插補用戶用電量數據缺失值164

實訓2合並線損、用電量趨勢與線路告警數據164

實訓3標准化建模專家樣本數據164

課後習題165

第6章使用scikit-learn構建模型167

任務6.1使用sklearn轉換器處理數據167

6.1.1載入datasets模塊中的數據集167

6.1.2將數據集劃分為訓練集和測試集170

6.1.3使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維172

6.1.4任務實現174

任務6.2構建並評價聚類模型176

6.2.1使用sklearn估計器構建聚類模型176

6.2.2評價聚類模型179

6.2.3任務實現182

任務6.3構建並評價分類模型183

6.3.1使用sklearn估計器構建分類模型183

6.3.2評價分類模型186

6.3.3任務實現188

任務6.4構建並評價回歸模型190

6.4.1使用sklearn估計器構建線性回歸模型190

6.4.2評價回歸模型193

6.4.3任務實現194

小結196

實訓196

實訓1使用sklearn處理wine和wine_quality數據集196

實訓2構建基於wine數據集的K-Means聚類模型196

實訓3構建基於wine數據集的SVM分類模型197

實訓4構建基於wine_quality數據集的回歸模型197

課後習題198

第7章航空公司客戶價值分析199

任務7.1了解航空公司現狀與客戶價值分析199

7.1.1了解航空公司現狀200

7.1.2認識客戶價值分析201

7.1.3熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程201

任務7.2預處理航空客戶數據202

7.2.1處理數據缺失值與異常值202

7.2.2構建航空客戶價值分析關鍵特徵202

7.2.3標准化LRFMC模型的5個特徵206

7.2.4任務實現207

任務7.3使用K-Means演算法進行客戶分群209

7.3.1了解K-Means聚類演算法209

7.3.2分析聚類結果210

7.3.3模型應用213

7.3.4任務實現214

小結215

實訓215

實訓1處理信用卡數據異常值215

實訓2構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵217

實訓3構建K-Means聚類模型218

課後習題218

第8章財政收入預測分析220

任務8.1了解財政收入預測的背景與方法220

8.1.1分析財政收入預測背景220

8.1.2了解財政收入預測的方法222

8.1.3熟悉財政收入預測的步驟與流程223

任務8.2分析財政收入數據特徵的相關性223

8.2.1了解相關性分析223

8.2.2分析計算結果224

8.2.3任務實現225

任務8.3使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵225

8.3.1了解Lasso回歸方法226

8.3.2分析Lasso回歸結果227

8.3.3任務實現227

任務8.4使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型228

8.4.1了解灰色預測演算法228

8.4.2了解SVR演算法229

8.4.3分析預測結果232

8.4.4任務實現234

小結236

實訓236

實訓1求取企業所得稅各特徵間的相關系數236

實訓2選取企業所得稅預測關鍵特徵237

實訓3構建企業所得稅預測模型237

課後習題237

第9章家用熱水器用戶行為分析與事件識別239

任務9.1了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟239

9.1.1分析家用熱水器行業現狀240

9.1.2了解熱水器採集數據基本情況240

9.1.3熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程241

任務9.2預處理熱水器用戶用水數據242

9.2.1刪除冗餘特徵242

9.2.2劃分用水事件243

9.2.3確定單次用水事件時長閾值244

9.2.4任務實現246

任務9.3構建用水行為特徵並篩選用水事件247

9.3.1構建用水時長與頻率特徵248

9.3.2構建用水量與波動特徵249

9.3.3篩選候選洗浴事件250

9.3.4任務實現251

任務9.4構建行為事件分析的BP神經網路模型255

9.4.1了解BP神經網路演算法原理255

9.4.2構建模型259

9.4.3評估模型260

9.4.4任務實現260

小結263

實訓263

實訓1清洗運營商客戶數據263

實訓2篩選客戶運營商數據264

實訓3構建神經網路預測模型265

課後習題265

附錄A267

附錄B270

參考文獻295

學習筆記

Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個互動式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……

本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這里主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關系。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基於微信開放的個人號介面python庫itchat，實現對微信好友的獲取，並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……

Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果示例

本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關於雙色球的各種演算法，這里將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸演算法，這個場景使用這個演算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……

以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。

注·獲取方式：私信（666）

㈣ 《Python自然語言處理實戰》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《Python自然語言處理實戰》網路網盤pdf最新全集下載:
鏈接：https://pan..com/s/1_r8SDFPoS70kl1t7nq8Xsg

㈤ 《笨辦法學Python3》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《「笨辦法」學Python 3：進階篇》（[美] 澤德·A.肖）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

鏈接：

書名：「笨辦法」學Python 3：進階篇

作者：[美] 澤德·A.肖

譯者：王巍巍

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2020-6

頁數：202

內容簡介：

本書是《「笨辦法」學Python 3》一書的進階篇，《「笨辦法」學Python 3》介紹了用Python 3編程的基礎知識，而本書則通過52個精心設計的習題幫助讀者超越基礎，提升水平。這52個習題大部分都結合實際演示，並配有附加挑戰，每個習題都可以幫讀者掌握一項關鍵的實踐技能，包括使用文本編輯器管理復雜的項目、利用功能強大的數據結構、應用演算法處理數據結構、掌握必要的文本分析和處理技術、使用SQL有效且合邏輯地建模存儲數據，以及學習強大的命令行工具等。本書旨在幫助讀者從單純地編寫能運行的代碼跨越到編寫能解決實際問題的高質量Python代碼，成為一名高階的Python程序員。

本書適合所有已經開始使用Python的技術人員，包括初級開發人員和已經升級到Python 3.6版本以上的經驗豐富的Python程序員。

作者簡介：

澤德·A. 肖（Zed A.Shaw） 是《「笨辦法」學Python（第3版）》《「笨辦法」學Python 3》《「笨辦法」學Ruby（第3版）》《「笨辦法」學C語言》等多本備受歡迎的技術書的作者，他的書在全世界有數百萬讀者。他還是諸多開源項目的創建者，擁有近20年的編程和寫作經驗。他大部分空閑時間致力於繪畫和藝術史的研究。

㈥ 誰有利用python進行數據分析 pdf 的中文 完整版的，求發一下

鏈接:

提取碼:z8fs復制這段內容後打開網路網盤手機App，操作更方便哦

作品簡介：

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的GuidovanRossum於1990年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。

㈦ 《Python數據挖掘入門與實踐》pdf下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《Python數據挖掘入門與實踐》（[澳] Robert Layton）電子書網盤下載免費在線閱讀

鏈接:

書名：Python數據挖掘入門與實踐

作者：[澳] Robert Layton

譯者：杜春曉

豆瓣評分：7.9

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2016-7

頁數：252

內容簡介：

本書作為數據挖掘入門讀物，介紹了數據挖掘的基礎知識、基本工具和實踐方法，通過循序漸進地講解演算法，帶你輕松踏上數據挖掘之旅。本書採用理論與實踐相結合的方式，呈現了如何使用決策樹和隨機森林演算法預測美國職業籃球聯賽比賽結果，如何使用親和性分析方法推薦電影，如何使用樸素貝葉斯演算法進行社會媒體挖掘，等等。本書也涉及神經網路、深度學習、大數據處理等內容。

作者簡介：

計算機科學博士，網路犯罪問題和文本分析方面的專家。多年來一直熱衷於Python編程，參與過scikit-learn庫等很多開源庫的開發，曾擔任2014年度「谷歌編程之夏」項目導師。他曾與全球幾大數據挖掘公司密切合作，挖掘真實數據並研發相關應用。他的公司dataPipeline為多個行業提供數據挖掘和數據分析解決方案。

㈧ 用Py做文本分析5：關鍵詞提取

關鍵詞指的是原始文檔的和核心信息，關鍵詞提取在文本聚類、分類、自動摘要等領域中有著重要的作用。

針對一篇語段，在不加人工干預的情況下提取出其關鍵詞

無監督學習——基於詞頻
思路1：按照詞頻高低進行提取

思路2：按照詞條在文檔中的重要性進行提取

IF-IDF是信息檢索中最常用的一種文本關鍵信息表示法，其基本的思想是如果某個詞在一篇文檔中出現的頻率高，並且在語料庫中其他文檔中很少出現，則認為這個詞具有很好的類別區分能力。

TF：Term Frequency，衡量一個term在文檔中出現得有多頻繁。平均而言出現越頻繁的詞，其重要性可能就越高。考慮到文章長度的差異，需要對詞頻做標准化：

IDF：Inverse Document Frequency，逆文檔概率，用於模擬在該語料的實際使用環境中，目標term的重要性。

TF-IDF：TF*IDF

優點：

(1)jieba

(2)sklearn

(3)gensim

前面介紹的TF-IDF屬於無監督中基於詞頻的演算法，TextRank演算法是基於圖形的演算法。

TextRank演算法的思想來源於PageRank演算法：

和基於詞頻的演算法相比，TextRank進一步考慮了文檔內詞條間的語義關系。

參考資料：
Python數據分析--玩轉文本挖掘

㈨ 使用python對txt文本進行分析和提取

實現的方法和詳細的操作步驟如下：

1、首先，打開計算機上的pycharm編輯器，如下圖所示，然後進入下一步。