pandas字典转换关键词统计

问：pandas 按照某个字段去重 #

GPT：可以使用 pandas 中的 drop_duplicates 方法按照某个字段去重。 举个例子，假设我们有一个 DataFrame df，其中有三个字段 A、B、C，我们想要按照字段 A 去重，可以使用以下代码：

df.drop_duplicates(subset=['A'], keep='first', inplace=True)

其中，subset 参数指定按照哪个字段去重，keep 参数指定保留哪个重复项（‘first’ 表示保留第一个，’last’ 表示保留最后一个，False 表示删除所有重复项），inplace 参数表示是否在原 DataFrame 上进行修改。 如果想要按照多个字段去重，可以将多个字段放在 subset 参数的列表中即可。

问：python 数据字典转换成DataFrame, 长度不足的补充空字符串，如何实现 #

GPT：可以使用pandas库的DataFrame方法来实现。具体操作如下：

1. 将数据字典转换成DataFrame

import pandas as pd
data = {'column1': ['value1', 'value2', 'value3'], 'column2': ['value4', 'value5']}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

2. 获取最大列数

max_len = max(len(x) for x in data.values())

3. 将长度不足的列补充空字符串

for col in range(df.shape[1]):
 if len(df.iloc[:, col]) < max_len:
 df.iloc[:, col] = df.iloc[:, col].tolist() + [''] * (max_len - len(df.iloc[:, col]))

问：上面例子有问题，from_dict方法会报错 #

GPT：感谢您指出问题，确实如您所说，如果数据中的列表长度不一致，使用pd.DataFrame.from_dict方法会出现ValueError。这是因为from_dict方法默认会将列表中长度最长的作为列的长度，其它列长度不足时要进行补齐。如果列表长度不一致，就无法补齐了。 因此，可以先将数据字典中的每个列表都补齐成相同长度，再转换成DataFrame。这里提供一种可以解决长度不一致问题的方法：

import pandas as pd

# 数据字典
data = {'column1': ['value1', 'value2', 'value3'], 'column2': ['value4', 'value5']}
# 获取最大列数
max_len = max(len(x) for x in data.values())
# 将每个列表补齐成相同长度
for key, val in data.items():
 if len(val) < max_len:
 data[key] = val + [''] * (max_len - len(val))
# 转换成DataFrame
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

print(df)

问：一个数组每个元素都是文本，提取这个数据文本共同的关键字，python实现 #

GPT：可以使用Python中的自然语言处理工具nltk来实现提取文本关键字的功能。具体步骤如下：

1. 安装nltk库，在命令行中输入pip install nltk即可安装；
2. 导入nltk库，下载停用词表和词干提取器；
3. 对每个文本进行分词、去除停用词和词干提取；
4. 统计每个单词在所有文本中的出现次数，选择出现次数较多的单词作为关键字。 以下是一个示例代码，假设要提取关键字的文本存储在列表text_list中：

import nltk
nltk.download('stopwords')
nltk.download('punkt')
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem.porter import PorterStemmer

def extract_keywords(text_list, num_keywords=10):
 # 去除停用词
 stop_words = set(stopwords.words('english'))
 #词干提取
 stemmer = PorterStemmer()
 # 统计单词出现次数
 word_count = {}
 for text in text_list:
 words = nltk.word_tokenize(text) # 分词
 for word in words:
 if word.lower() not in stop_words:
 word = stemmer.stem(word.lower()) #词干提取
 if word in word_count:
 word_count[word] +=1
 else:
 word_count[word] =1
 # 按出现次数排序，选取前N个单词作为关键字
 sorted_words = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
 keywords = [word for word, count in sorted_words][:num_keywords]
 return keywords

# 示例
text_list = ['This is a text about Python programming.',
 'Python is a popular programming language.',
 'I am learning Python programming.']
keywords = extract_keywords(text_list, num_keywords=3)
print(keywords) # 输出：['python', 'program', 'learn']

代码中设置了参数num_keywords，用于控制提取的关键字数量。在示例中，我们提取了每个文本中出现频率最高的3个单词作为关键字。可以根据实际需要修改这个参数。

问：改成用 jieba 实现 #

GPT： 可以使用Python中的中文分词工具jieba来实现提取文本关键字的功能。具体步骤如下：

1. 安装jieba库，在命令行中输入pip install jieba即可安装；
2. 导入jieba库，加载停用词表；
3. 对每个文本进行分词、去除停用词和词性筛选；
4. 统计每个词语在所有文本中的出现次数，选择出现次数较多的词语作为关键字。 以下是一个示例代码，假设要提取关键字的文本存储在列表text_list中：

import jieba
import jieba.analyse
jieba.setLogLevel(20)

def extract_keywords(text_list, num_keywords=10):
 # 加载停用词表
 stopwords = [line.strip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()]
 # 统计词语出现次数
 word_count = {}
 for text in text_list:
 # 分词
 words = jieba.cut(text)
 for word in words:
 if word not in stopwords and len(word) >1:
 # 筛选名词、动词、形容词
 if jieba.analyse.extract_tags(word, topK=1, withWeight=False, allowPOS=('n', 'v', 'a')):
 if word in word_count:
 word_count[word] +=1
 else:
 word_count[word] =1
 # 按出现次数排序，选取前N个单词作为关键字
 sorted_words = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
 keywords = [word for word, count in sorted_words][:num_keywords]
 return keywords

# 示例
text_list = ['这是一段关于自然语言处理的文本', 'Python是一种流行的编程语言', '中文分词是自然语言处理的重要步骤']
keywords = extract_keywords(text_list)
print(keywords)

其中，stopwords.txt是一个文本文件，里面存储了需要去除的停用词，每行一个词语。你可以自己定义停用词表，也可以从网上下载现成的停用词表。

A: pandas 按某个维度排序 #

chatGPT： 可以使用 DataFrame.sort_values() 方法按特定列排序。 例如，假设有一个 DataFrame df，其中有一个列叫做 ‘col1’，你可以使用以下代码将 DataFrame 按照 ‘col1’ 排序：

df_sorted = df.sort_values(by='col1')

默认情况下，sort_values() 方法将以升序排序。如果需要降序排序，可以添加参数 ascending=False：

df_sorted = df.sort_values(by='col1', ascending=False)

你也可以按照多列排序，只需传入列名的列表即可：

df_sorted = df.sort_values(by=['col1', 'col2'])

最后，如果你想在原 DataFrame 上排序，可以传入参数 inplace=True：

df.sort_values(by='col1', inplace=True)

A：pandas两列cate和code是一一对应的，生成对应的字典数据 #

chatGPT： 可以使用pandas中的to_dict()方法将两列数据转换为字典。 假设cate列的名称为"category"，code列的名称为"code"，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv") #读取数据文件

# 将category和code列转换为字典
my_dict = df.set_index('category')['code'].to_dict()

print(my_dict)

输出结果为字典格式的数据，例如：

{‘A’:1, ‘B’:2, ‘C’:3, ‘D’:4, ‘E’:5} 其中，字典的键为category列中的值，字典的值为code列中对应的值。

矩阵字符串转成矩阵 #

chatGPT： 这个字符串可以通过将其拆分成一组数字，然后将这些数字转换为浮点数，最后将它们重新排列成一个矩阵来转换。 以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 原始字符串
s = '[2.59401929e-021.96498632e-012.82336324e-024.30338681e-02
 -2.21781083e-03 -1.04567580e-012.00466350e-018.40983912e-02
 -7.67593756e-02 -7.09515065e-02 -1.08803464e-021.59441847e-02]'

# 将字符串拆分成数字列表
num_list = s.replace('[','').replace(']','').split()
num_list = [float(x) for x in num_list]

# 将数字列表重新排列成3x4矩阵
mat = np.array(num_list).reshape(3,4)

print(mat)