Python数据分析处理,基于python的数据处理案例

　　本文主要介绍python数据处理的细节。文章通过一个json文件的数据表详细讲解了这个主题，有一定参考价值的朋友可以使用。

　　00-1010 I，前言II，python模块2.1，添加非索引字表2.2，顺序读取2.3，lambda函数III，运行3.1，保存在文件中。

一，前言

　　导入json

　　进口洁霸

　　我们需要用json模块来处理json文件，用jieba库来分析词性，这些都可以满足我们的要求。

　　停止词汇。txt，并保存停用词。原因是：我们的目标分析json中有一些标点符号。

　　open (stoplist.txt ，encoding= UTF-8 )中的行的Stopwords=[line.strip()。readlines ()]

　　基本如图所示：

　　Str (b) c这是文件名，a b c=。/json/poem.song.0.jsonb递增实现动态取值。

　　用open(a str(b) c， r ，encoding=utf8 )作为fp:

　　因为有将近500个json文件。每个文件中有成千上万组数据。我现在正在尽力优化代码。现在，提取所需数据并将其存储在文件中大约需要五分钟。

　　定义一个空字符串，将json对象转换为python对象。定义一个空列表来存储诗句。对其中的每个元素循环json_data i。添加到list_paragraphs列表中的新循环j是其中的每个句子。代码如图所示：

　　用街霸库分析str内容的词性【注意名字，动词。】巧合的是排名输出是两个字，没有字数限制。

　　words=jieba.lcut(str_s)

　　现在words就是分析出来的词性列表，遍历。

　　排除特殊符号

　　对于word中的words:

　　如果词不在停用词中：

　　if len(word)==1:

　　继续

　　else:

　　计数[word]=计数. get(word，0) 1

　　出现的频率增加一。

　　使用lambda函数，快速排序并遍历输出频率的前50个词类。

　　items . sort(key=lambda x : x[1]，reverse=True)

　　然后分配单词，计数。

　　word，count=items[i]

　　打印( {:10}{:7} )。格式(字数、字数)

　　f=打开( towa.txt ， a ，编码=gb18030 )

　　f . writelines( Topic : text XXX)

　　f.writelines(word_ping)

　　这就是这篇关于python数据处理细节的文章。有关python数据处理的更多信息，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或继续浏览下面的相关文章。希望你以后能支持风行IT软件开发工作室！

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