python评价文本留言答复的质量_如何使用python实现文本数据挖掘？

刚拿到这个问题&＃xff0c;大部分小伙伴一定会感觉到无所下手&＃xff0c;数据挖掘内容那么多&＃xff0c;要从哪个位置开始入手&＃xff0c;于是小编&＃xff0c;也去试了试&＃xff0c;先给自己定了个大的框架&＃xff0c;于是一步一步把这个过程走出来&＃xff0c;接着就帮大家呈现以下内容&＃xff0c;不知道的小伙伴可以来了解下啦&＃96;

常见的文本挖掘有以下方式&＃xff1a;

1、读取txt数据In [1]: import pandas as pd

In [2]: mydata_txt &＃61; pd.read_csv(&＃39;C:test_code.txt&＃39;,sep &＃61; &＃39;t&＃39;,encoding &＃61; &＃39;utf-8&＃39;)

2、读取csv数据

csv文本文件是非常常用的一种数据存储格式&＃xff0c;而且其存储量要比Excel电子表格大很多&＃xff0c;下面我们就来看看如何利用Python读取csv格式的数据文件&＃xff1a;In [5]: mydata_csv &＃61; pd.read_csv(&＃39;C:test.csv&＃39;,sep &＃61; &＃39;,&＃39;,encoding &＃61; &＃39;utf-8&＃39;)

In [6]: mydata_csv

3、读取电子表格文件

这里所说的电子表格就是Excel表格&＃xff0c;可以是xls的电子表格&＃xff0c;也可以是xlsx的电子表格。在日常工作中&＃xff0c;很多数据都是存放在Excel电子表格中的&＃xff0c;如果我们需要使用Python对其进行分析或处理的话&＃xff0c;第一步就是如何读取Excel数据。下面我们来看看如果读取Excel数据集&＃xff1a;In [7]: mydata_excel &＃61; pd.read_excel(&＃39;C:test.xlsx&＃39;,sep &＃61; &＃39;t&＃39;,encoding &＃61; &＃39;utf-8&＃39;)

In [8]: mydata_excel

4、读取数据库数据

MySQLdb模块是一个连接Python与MySQL的中间桥梁&＃xff0c;但目前只能在Python2.x中运行&＃xff0c;但不意味着Python3就无法连接MySQL数据库。这里向大家介绍一个非常灵活而强大的模块&＃xff0c;那就是pymysql模块。我比较喜欢他的原因是&＃xff0c;该模块可以伪装成MySQLdb模块&＃xff0c;具体看下面的例子&＃xff1a;In [1]: import pymysql

In [2]: pymysql.install_as_MySQLdb()    #伪装为MySQLdb模块

In [3]: import MySQLdb使用Connection函数联通Python与MySQL

In [4]: conn &＃61; MySQLdb.Connection(   ...:        host &＃61; &＃39;localhost&＃39;,   ...:        user &＃61; &＃39;root&＃39;,   ...:        password &＃61; &＃39;snake&＃39;,   ...:        port &＃61; 3306,   ...:        database &＃61; &＃39;test&＃39;,   ...:        charset&＃61;&＃39;gbk&＃39;)使用conn的游标方法(cursor)&＃xff0c;目的是为接下来的数据库操作做铺垫。

In [5]: cursor &＃61; conn.cursor()

In [6]: sql &＃61; &＃39;select * from memberinfo&＃39;执行SQL语句

In [7]: cursor.execute(sql)Out[7]: 4

In [8]: data &＃61; cursor.fetchall()

In [9]: data

好啦&＃xff0c;以上就是常见的文本挖掘方式啦&＃xff0c;大家可以试试哈~

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