㈠ python数据挖掘——文本分析
作者 | zhouyue65
来源 | 君泉计量
文本挖掘:从大量文本数据中抽取出有价值的知识,并且利用这些知识重新组织信息的过程。
一、语料库(Corpus)
语料库是我们要分析的所有文档的集合。
二、中文分词
2.1 概念:
中文分词(Chinese Word Segmentation):将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。
eg:我的家乡是广东省湛江市-->我/的/家乡/是/广东省/湛江市
停用词(Stop Words):
数据处理时,需要过滤掉某些字或词
√泛滥的词,如web、网站等。
√语气助词、副词、介词、连接词等,如 的,地,得;
2.2 安装Jieba分词包:
最简单的方法是用CMD直接安装:输入pip install jieba,但是我的电脑上好像不行。
后来在这里:https://pypi.org/project/jieba/#files下载了jieba0.39解压缩后 放在Python36Libsite-packages里面,然后在用cmd,pip install jieba 就下载成功了,不知道是是什么原因。
然后我再anaconda 环境下也安装了jieba,先在Anaconda3Lib这个目录下将jieba0.39的解压缩文件放在里面,然后在Anaconda propt下输入 pip install jieba,如下图:
2.3 代码实战:
jieba最主要的方法是cut方法:
jieba.cut方法接受两个输入参数:
1) 第一个参数为需要分词的字符串
2)cut_all参数用来控制是否采用全模式
jieba.cut_for_search方法接受一个参数:需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细
注意:待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode
jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的结构都是一个可迭代的generator,可以使用for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode),也可以用list(jieba.cut(...))转化为list代码示例( 分词 )
输出结果为: 我 爱
Python
工信处
女干事
每月 经过 下属 科室 都 要 亲口
交代
24 口 交换机 等 技术性 器件 的 安装
工作
分词功能用于专业的场景:
会出现真武七截阵和天罡北斗阵被分成几个词。为了改善这个现象,我们用导入词库的方法。
但是,如果需要导入的单词很多,jieba.add_word()这样的添加词库的方法就不高效了。
我们可以用jieba.load_userdict(‘D:PDM2.2金庸武功招式.txt’)方法一次性导入整个词库,txt文件中为每行一个特定的词。
2.3.1 对大量文章进行分词
先搭建语料库:
分词后我们需要对信息处理,就是这个分词来源于哪个文章。
四、词频统计
3.1词频(Term Frequency):
某个词在该文档中出现的次数。
3.2利用Python进行词频统计
3.2.1 移除停用词的另一种方法,加if判断
代码中用到的一些常用方法:
分组统计:
判断一个数据框中的某一列的值是否包含一个数组中的任意一个值:
取反:(对布尔值)
四、词云绘制
词云(Word Cloud):是对文本中词频较高的分词,给与视觉上的突出,形成“关键词渲染”,从而国旅掉大量的文本信息,使浏览者一眼扫过就可以领略文本的主旨。
4.1 安装词云工具包
这个地址:https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/ ,可以搜到基本上所有的Python库,进去根据自己的系统和Python的版本进行下载即可。
在python下安装很方便,在anaconda下安装费了点劲,最终将词云的文件放在C:UsersAdministrator 这个目录下才安装成功。
五、美化词云(词云放入某图片形象中)
六、关键词提取
结果如下:
七、关键词提取实现
词频(Term Frequency):指的是某一个给定的词在该文档中出现的次数。
计算公式: TF = 该次在文档中出现的次数
逆文档频率(Inverse Document Frequency):IDF就是每个词的权重,它的大小与一个词的常见程度成反比
计算公式:IDF = log(文档总数/(包含该词的文档数 - 1))
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency):权衡某个分词是否关键词的指标,该值越大,是关键词的可能性就越大。
计算公式:TF - IDF = TF * IDF
7.1文档向量化
7.2代码实战
㈡ Python解析pdf表格——PDFPlumber vs Camelot
题图来自 Camelot: List o’ 10 Intriguing Mythical Places
为获取LEED认证项目的评分表明细,可念带以从USGBC的项目页面上爬取,或者从pdf格式的项目评分表中解析得到。以 重庆某LEED EM:OB v2009 Gold项目 为例,USGBC上公布的 LEED项目得分表 其格式并不统一,利用XPath爬取后需要进一步清洗处理。相对而言,LEED项目所对应的 项目评分表PDF文件 的数据更为规范完整。因此考虑尝试解析出PDF文件中的表格,以便后续分析。
Python 处理PDF文件的程序包,pdfminer、tabula、型高缺pdfplumber、camelot……查询资料表明,似乎普遍认为pdfminer的效果不怎么好,而tabula需要java支卜辩持 ,想偷懒于是只试了pdfplumber和camelot。
安装过程不赘述,直接来看运行结果。
pdfplumber无法直接解析出Scorecard.pdf文件中的表格,但实际上要解决此问题也并非难事。调整下思路,可先解析出pdf文件中的文本,让后通过分列来得到表格。
利用pdfplumber的extract_text()命令可解析出pdf文件中的文本,但由于本次需要解析的得分表pdf文件的排版的原因,左右两个表格的文本行并未完全对齐,因此如果直接解析完整页面上的文本的话,文字会出错。先用corp()命令指定识别范围,然后再extract_text(),识别得到的文本列表如下所示。
对于类似本例中Scorecard.pdf表格排版有错位的情况,也可以按照表格在页面中所处的位置,指定表格识别的范围。所用到的指令:camelot.plot()可以绘制出页面的略图,table_area参数可以指定表格识别的范围。
又及,Camelot原来是亚瑟王和圆桌骑士们的宫殿所在地,和Asgard的Valhalla一样,也是传说中的圣域。搜索camelot程序安装包时无意中学到的,涨知识了。
[1] Python:解析PDF文本及表格——pdfminer、tabula、pdfplumber 的用法及对比
[2] 用Python提取pdf文件中的表格数据
[3] python读取pdf文件
[4] Github: pdfplumber
[5] Camelot: PDF Table Extraction for Humans
[6] ImageMagick Installation
[7] ImageMagick之PDF转换成图片(image)
[8] LEED 2009 for Existing Buildings: Operations & Maintenance
[9] Camelot - Wikipedia
[10] List o’ 10 Intriguing Mythical Places
[11] Camelot识别pdf表格时的参数设置补充
㈢ python数据分析与应用-Python数据分析与应用 PDF 内部全资料版
给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源,介绍了关于Python方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小281 MB,黄红梅 张良均编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.8。
内容介绍
目录
第1章Python数据分析概述1
任务1.1认识数据分析1
1.1.1掌握数据分析的概念2
1.1.2掌握数据分析的流程2
1.1.3了解数据分析应用场景4
任务1.2熟悉Python数据分析的工具5
1.2.1了解数据分析常用工具6
1.2.2了解Python数据分析的优势7
1.2.3了解Python数据分析常用类库7
任务1.3安装Python的Anaconda发行版9
1.3.1了解Python的Anaconda发行版9
1.3.2在Windows系统中安装Anaconda9
1.3.3在Linux系统中安装Anaconda12
任务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 级功能16
小结19
课后习题19
第2章NumPy数值计算基础21
任务2.1掌握NumPy数组对象ndarray21
2.1.1创建数组对象21
2.1.2生成随机数27
2.1.3通过索引访问数组29
2.1.4变换数组的形态31
任务2.2掌握NumPy矩阵与通用函数34
2.2.1创建NumPy矩阵34
2.2.2掌握ufunc函数37
任务2.3利用NumPy进行统计分析41
2.3.1读/写文件41
2.3.2使用函数进行简单的统计分析44
2.3.3任务实现48
小结50
实训50
实训1创建数组并进行运算50
实训2创建一个国际象棋的棋盘50
课后习题51
第3章Matplotlib数据可视化基础52
任务3.1掌握绘图基础语法与常用参数52
3.1.1掌握pyplot基础语法53
3.1.2设置pyplot的动态rc参数56
任务3.2分析特征间的关系59
3.2.1绘制散点图59
3.2.2绘制折线图62
3.2.3任务实现65
任务3.3分析特征内部数据分布与分散状况68
3.3.1绘制直方图68
3.3.2绘制饼图70
3.3.3绘制箱线图71
3.3.4任务实现73
小结77
实训78
实训1分析1996 2015年人口数据特征间的关系78
实训2分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况78
课后习题79
第4章pandas统计分析基础80
任务4.1读/写不同数据源的数据80
4.1.1读/写数据库数据80
4.1.2读/写文本文件83
4.1.3读/写Excel文件87
4.1.4任务实现88
任务4.2掌握DataFrame的常用操作89
4.2.1查看DataFrame的常用属性89
4.2.2查改增删DataFrame数据91
4.2.3描述分析DataFrame数据101
4.2.4任务实现104
任务4.3转换与处理时间序列数据107
4.3.1转换字符串时间为标准时间107
4.3.2提取时间序列数据信息109
4.3.3加减时间数据110
4.3.4任务实现111
任务4.4使用分组聚合进行组内计算113
4.4.1使用groupby方法拆分数据114
4.4.2使用agg方法聚合数据116
4.4.3使用apply方法聚合数据119
4.4.4使用transform方法聚合数据121
4.4.5任务实现121
任务4.5创建透视表与交叉表123
4.5.1使用pivot_table函数创建透视表123
4.5.2使用crosstab函数创建交叉表127
4.5.3任务实现128
小结130
实训130
实训1读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息130
实训2提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息130
实训3使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表131
实训4对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换131
课后习题131
第5章使用pandas进行数据预处理133
任务5.1合并数据133
5.1.1堆叠合并数据133
5.1.2主键合并数据136
5.1.3重叠合并数据139
5.1.4任务实现140
任务5.2清洗数据141
5.2.1检测与处理重复值141
5.2.2检测与处理缺失值146
5.2.3检测与处理异常值149
5.2.4任务实现152
任务5.3标准化数据154
5.3.1离差标准化数据154
5.3.2标准差标准化数据155
5.3.3小数定标标准化数据156
5.3.4任务实现157
任务5.4转换数据158
5.4.1哑变量处理类别型数据158
5.4.2离散化连续型数据160
5.4.3任务实现162
小结163
实训164
实训1插补用户用电量数据缺失值164
实训2合并线损、用电量趋势与线路告警数据164
实训3标准化建模专家样本数据164
课后习题165
第6章使用scikit-learn构建模型167
任务6.1使用sklearn转换器处理数据167
6.1.1加载datasets模块中的数据集167
6.1.2将数据集划分为训练集和测试集170
6.1.3使用sklearn转换器进行数据预处理与降维172
6.1.4任务实现174
任务6.2构建并评价聚类模型176
6.2.1使用sklearn估计器构建聚类模型176
6.2.2评价聚类模型179
6.2.3任务实现182
任务6.3构建并评价分类模型183
6.3.1使用sklearn估计器构建分类模型183
6.3.2评价分类模型186
6.3.3任务实现188
任务6.4构建并评价回归模型190
6.4.1使用sklearn估计器构建线性回归模型190
6.4.2评价回归模型193
6.4.3任务实现194
小结196
实训196
实训1使用sklearn处理wine和wine_quality数据集196
实训2构建基于wine数据集的K-Means聚类模型196
实训3构建基于wine数据集的SVM分类模型197
实训4构建基于wine_quality数据集的回归模型197
课后习题198
第7章航空公司客户价值分析199
任务7.1了解航空公司现状与客户价值分析199
7.1.1了解航空公司现状200
7.1.2认识客户价值分析201
7.1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程201
任务7.2预处理航空客户数据202
7.2.1处理数据缺失值与异常值202
7.2.2构建航空客户价值分析关键特征202
7.2.3标准化LRFMC模型的5个特征206
7.2.4任务实现207
任务7.3使用K-Means算法进行客户分群209
7.3.1了解K-Means聚类算法209
7.3.2分析聚类结果210
7.3.3模型应用213
7.3.4任务实现214
小结215
实训215
实训1处理信用卡数据异常值215
实训2构造信用卡客户风险评价关键特征217
实训3构建K-Means聚类模型218
课后习题218
第8章财政收入预测分析220
任务8.1了解财政收入预测的背景与方法220
8.1.1分析财政收入预测背景220
8.1.2了解财政收入预测的方法222
8.1.3熟悉财政收入预测的步骤与流程223
任务8.2分析财政收入数据特征的相关性223
8.2.1了解相关性分析223
8.2.2分析计算结果224
8.2.3任务实现225
任务8.3使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征225
8.3.1了解Lasso回归方法226
8.3.2分析Lasso回归结果227
8.3.3任务实现227
任务8.4使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型228
8.4.1了解灰色预测算法228
8.4.2了解SVR算法229
8.4.3分析预测结果232
8.4.4任务实现234
小结236
实训236
实训1求取企业所得税各特征间的相关系数236
实训2选取企业所得税预测关键特征237
实训3构建企业所得税预测模型237
课后习题237
第9章家用热水器用户行为分析与事件识别239
任务9.1了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤239
9.1.1分析家用热水器行业现状240
9.1.2了解热水器采集数据基本情况240
9.1.3熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程241
任务9.2预处理热水器用户用水数据242
9.2.1删除冗余特征242
9.2.2划分用水事件243
9.2.3确定单次用水事件时长阈值244
9.2.4任务实现246
任务9.3构建用水行为特征并筛选用水事件247
9.3.1构建用水时长与频率特征248
9.3.2构建用水量与波动特征249
9.3.3筛选候选洗浴事件250
9.3.4任务实现251
任务9.4构建行为事件分析的BP神经网络模型255
9.4.1了解BP神经网络算法原理255
9.4.2构建模型259
9.4.3评估模型260
9.4.4任务实现260
小结263
实训263
实训1清洗运营商客户数据263
实训2筛选客户运营商数据264
实训3构建神经网络预测模型265
课后习题265
附录A267
附录B270
参考文献295
学习笔记
Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和 markdown。 用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等 。 定义 (推荐学习:Python视频教程) 用户可以通过电子邮件,Dropbox,GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer,将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中,代码可以实时的生成图像,视频,LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件: Jupyter Notebook 和 ……
本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中,主要用到的python包为 itchat , pandas , pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk,用来获取个人好友关系。获取的代码 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" ……
基于微信开放的个人号接口python库itchat,实现对微信好友的获取,并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果: 直接上代码,建三个空文本文件stopwords.txt,newdit.txt、unionWords.txt,下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码,就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……
Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例
本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考,具体如下: 前面讲述了关于双色球的各种算法,这里将进行下期双色球号码的预测,想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法,这个场景使用这个算法,预测效果一般,各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作,为了让代码看的更优雅,定义了函数,去调用,顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……
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作者:[美] 泽德·A.肖
译者:王巍巍
出版社:人民邮电出版社
出版年份:2020-6
页数:202
内容简介:
本书是《“笨办法”学Python 3》一书的进阶篇,《“笨办法”学Python 3》介绍了用Python 3编程的基础知识,而本书则通过52个精心设计的习题帮助读者超越基础,提升水平。这52个习题大部分都结合实际演示,并配有附加挑战,每个习题都可以帮读者掌握一项关键的实践技能,包括使用文本编辑器管理复杂的项目、利用功能强大的数据结构、应用算法处理数据结构、掌握必要的文本分析和处理技术、使用SQL有效且合逻辑地建模存储数据,以及学习强大的命令行工具等。本书旨在帮助读者从单纯地编写能运行的代码跨越到编写能解决实际问题的高质量Python代码,成为一名高阶的Python程序员。
本书适合所有已经开始使用Python的技术人员,包括初级开发人员和已经升级到Python 3.6版本以上的经验丰富的Python程序员。
作者简介:
泽德·A. 肖(Zed A.Shaw) 是《“笨办法”学Python(第3版)》《“笨办法”学Python 3》《“笨办法”学Ruby(第3版)》《“笨办法”学C语言》等多本备受欢迎的技术书的作者,他的书在全世界有数百万读者。他还是诸多开源项目的创建者,拥有近20年的编程和写作经验。他大部分空闲时间致力于绘画和艺术史的研究。
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Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于1990年代初设计,作为一门叫做ABC语言的替代品。
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书名:Python数据挖掘入门与实践
作者:[澳] Robert Layton
译者:杜春晓
豆瓣评分:7.9
出版社:人民邮电出版社
出版年份:2016-7
页数:252
内容简介:
本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式,呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果,如何使用亲和性分析方法推荐电影,如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘,等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。
作者简介:
计算机科学博士,网络犯罪问题和文本分析方面的专家。多年来一直热衷于Python编程,参与过scikit-learn库等很多开源库的开发,曾担任2014年度“谷歌编程之夏”项目导师。他曾与全球几大数据挖掘公司密切合作,挖掘真实数据并研发相关应用。他的公司dataPipeline为多个行业提供数据挖掘和数据分析解决方案。
㈧ 用Py做文本分析5:关键词提取
关键词指的是原始文档的和核心信息,关键词提取在文本聚类、分类、自动摘要等领域中有着重要的作用。
针对一篇语段,在不加人工干预的情况下提取出其关键词
无监督学习——基于词频
思路1:按照词频高低进行提取
思路2:按照词条在文档中的重要性进行提取
IF-IDF是信息检索中最常用的一种文本关键信息表示法,其基本的思想是如果某个词在一篇文档中出现的频率高,并且在语料库中其他文档中很少出现,则认为这个词具有很好的类别区分能力。
TF:Term Frequency,衡量一个term在文档中出现得有多频繁。平均而言出现越频繁的词,其重要性可能就越高。考虑到文章长度的差异,需要对词频做标准化:
IDF:Inverse Document Frequency,逆文档概率,用于模拟在该语料的实际使用环境中,目标term的重要性。
TF-IDF:TF*IDF
优点:
(1)jieba
(2)sklearn
(3)gensim
前面介绍的TF-IDF属于无监督中基于词频的算法,TextRank算法是基于图形的算法。
TextRank算法的思想来源于PageRank算法:
和基于词频的算法相比,TextRank进一步考虑了文档内词条间的语义关系。
参考资料:
Python数据分析--玩转文本挖掘
㈨ 使用python对txt文本进行分析和提取
实现的方法和详细的操作步骤如下:
1、首先,打开计算机上的pycharm编辑器,如下图所示,然后进入下一步。