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Python文件数据格式化与自然语言处理技巧

CATALOGUE目录Python文件数据读取与写入数据清洗与格式化自然语言处理基础Python中常用NLP库介绍文本特征提取与表示方法案例实战：基于Python的NLP应用

Python文件数据读取与写入CATALOGUE01

以ASCII或Unicode等字符编码存储的纯文本数据。文本文件以二进制格式存储的数据，如图像、音频、视频等。二进制文件常见的编码方式包括ASCII、UTF-8、GBK等，用于将字符转换为字节序列进行存储和传输。编码方式文件类型及编码方式

读取文本文件使用Python内置的`open()`函数打开文件，并指定文件路径和打开模式（如读取模式r），然后使用文件对象的`read()`方法读取文件内容。写入文本文件同样使用`open()`函数打开文件，并指定文件路径和打开模式（如写入模式w），然后使用文件对象的`write()`方法写入数据。文本文件读取与写入

使用Python的csv模块，通过创建csv.reader对象来读取CSV文件内容。可以使用`for`循环逐行读取数据，并使用`,`分隔符将每行数据拆分为多个字段。读取CSV文件使用csv.writer对象将数据写入CSV文件。首先创建文件并指定写入模式，然后创建csv.writer对象并调用其`writerow()`方法写入单行数据，或`writerows()`方法写入多行数据。写入CSV文件CSV文件读取与写入

Excel文件读取与写入可以使用Python的pandas库或openpyxl库来读取Excel文件。pandas库提供了`read_excel()`函数，可以直接读取Excel文件并将其转换为DataFrame对象。openpyxl库则提供了更底层的操作方式，可以通过创建Workbook对象来访问Excel文件的各个工作表。读取Excel文件同样可以使用pandas库或openpyxl库来写入Excel文件。pandas库的DataFrame对象提供了`to_excel()`方法，可以将数据写入Excel文件。openpyxl库则可以通过创建Workbook对象和Worksheet对象，并使用它们的方法来写入数据到Excel文件的指定位置。写入Excel文件

数据清洗与格式化CATALOGUE02

去除重复值使用pandas的`drop_duplicates()`方法，可以方便地去除DataFrame中的重复行。空格处理使用`str.strip()`、`str.lstrip()`和`str.rstrip()`方法去除字符串两侧的空格。大小写统一使用`str.lower()`或`str.upper()`方法将字符串转换为统一的大小写格式。特殊字符处理使用正则表达式（如`re.sub()`）替换或去除字符串中的特殊字符。数据清洗方法

数据类型转换使用pandas的`to_numeric()`方法将字符串转换为数字类型。数字转字符串使用`str()`函数或pandas的`astype(str)`方法将数字转换为字符串类型。日期时间转换使用pandas的`to_datetime()`方法将字符串转换为日期时间类型，同时可以使用`dt`访问器进行日期时间的格式化、提取等操作。字符串转数字

删除缺失值使用pandas的`dropna()`方法删除包含缺失值的行或列。填充缺失值使用`fillna()`方法，可以选择填充特定的值（如0、平均值、中位数等）或使用插值方法进行填充。标记缺失值使用`isnull()`或`isna()`方法标记缺失值，便于后续处理。缺失值处理

箱线图法利用箱线图（BoxPlot）识别异常值，将超过箱线图上下界的数据视为异常值。基于模型的异常检测使用机器学习模型（如孤立森林、DBSCAN等）进行异常检测和处理。Z-Score法计算数据的Z-Score，将超过一定阈值的Z-Score对应的数据视为异常值。标准差法计算数据的标准差，将超过一定倍数标准差的数据视为异常值进行处理。异常值处理

自然语言处理基础CATALOGUE03

NLP概念及应用领域NLP概念自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一部分，专注于人与机器之间的交互。它涉及让机器理解和生成人类语言的各种技术。应用领域NLP的应用领域广泛，包括智能客服、机器翻译、情感分析、智能写作、语音识别等。

VS中文分词是将连续的中文文本切分成一个个单独的词汇的过程。由于中文文本中词汇之间没有明确的分隔符，因此需要进行分词处理。分词方法常见的中文分词方法包括基于词典的分词、基于统计的分词和基于深度学习的分词等。分词概念中文分词技术

词性标注是为分词结果中的每个词汇标注其词性（如名词、动词、形容词等）的过程。这有助于理解文本中词汇的语法和语义