如何利用python进行文本挖掘,用python处理文本数据

　　一拿到这个问题，大部分朋友肯定会觉得没什么可做的，数据挖掘内容那么多，应该从哪里入手呢？所以边肖也试了一下，先给自己定一个大框架，这样一步一步，这个过程就出来了，然后我给你看下面的内容。不知道的朋友可以过来了解一下。

　　常见的文本挖掘有以下方式：

　　1、读取txt数据

　　in[1]: importpandasapd

　　in[2]: my data _ txt=PD . read _ CSV( c : \ \ test _ code . txt ，sep=\t ，encoding=utf-8)2、读取csv数据

　　文本文件是一种非常常用的数据存储格式，其存储容量比Excel电子表格大得多。让我们来看看如何使用Python读取csv格式的数据文件：

　　in[5]: my data _ CSV=PD . read _ CSV( c : \ \ test . CSV ，sep=，，encoding=utf-8 )

　　In[6]:mydata_csv

　　eft:0;text-indent:0;text-align:justify;text-justify:inter-ideograph">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:\\test.xlsx',sep='\t',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]:importpymysql
　　In[2]:pymysql.install_as_MySQLdb()#伪装为MySQLdb模块
　　In[3]:importMySQLdb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*frommemberinfo'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~

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