如何使用python实现文本数据挖掘?
刚拿到这个问题,大部分小伙伴一定会感觉到无所下手,数据挖掘内容那么多,要从哪个位置开始入手,于是小编,也去试了试,先给自己定了个大的框架,于是一步一步把这个过程走出来,接着就帮大家呈现以下内容,不知道的小伙伴可以来了解下啦`
常见的文本挖掘有以下方式:
1、读取txt数据
In [1]: import pandas as pdIn [2]: mydata_txt = pd.read_csv('C: est_code.txt',sep = ' ',encoding = 'utf-8')
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,而且其存储量要比Excel电子表格大很多,下面我们就来看看如何利用Python读取csv格式的数据文件:
In [5]: mydata_csv = pd.read_csv('C: est.csv',sep = ',',encoding = 'utf-8')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,可以是xls的电子表格,也可以是xlsx的电子表格。在日常工作中,很多数据都是存放在Excel电子表格中的,如果我们需要使用Python对其进行分析或处理的话,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:
In [7]: mydata_excel = pd.read_excel('C: est.xlsx',sep = ' ',encoding = 'utf-8')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,但目前只能在Python2.x中运行,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,那就是pymysql模块。我比较喜欢他的原因是,该模块可以伪装成MySQLdb模块,具体看下面的例子:
In [1]: import pymysqlIn [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 = MySQLdb.Connection( ...: host = 'localhost', ...: user = 'root', ...: password = 'snake', ...: port = 3306, ...: database = 'test', ...: charset='gbk')使用conn的游标方法(cursor),目的是为接下来的数据库操作做铺垫。
In [5]: cursor = conn.cursor()
In [6]: sql = 'select * from memberinfo'执行SQL语句
In [7]: cursor.execute(sql)Out[7]: 4
In [8]: data = cursor.fetchall()
In [9]: data
好啦,以上就是常见的文本挖掘方式啦,大家可以试试哈~
以上是 如何使用python实现文本数据挖掘? 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/529266.html