Читать книгу Data Science. Практика онлайн

– Парсинг текстовых файлов

– Очистка и преобразование текстовых данных

– Анализ частот словарного запаса

– Создание словоря дял анализа текстов

– Удаление стоп-слов и лемматизация

– Создание словосочетаний (n-грамм)

– Анализ текстов с помощью классификации и кластеризации

Текстовые данные являются одним из самых распространенных типов данных, с которыми мы сталкиваемся каждый день. В этой главе мы рассмотрим, как работать с текстовыми данными без подключения к Интернету.

Парсинг текстовых файлов

Парсинг текстовых файлов является первым шагом в обработке текстовых данных. Мы можем использовать различные библиотеки Python, такие как `pandas`, `numpy` и `re`, чтобы прочитать текстовые файлы и преобразовать их в удобный для анализа формат.

После парсинга текстовых файлов мы обычно сталкиваемся с различными проблемами, такими как неоднородность форматов, лишние пробелы и знаки препинания. Мы можем использовать различные методы очистки и преобразования текстовых данных, такие как удаление стоп-слов, перевод текста в нижний регистр и нормализация текста.

Пример кода на языке Python для парсинга текстовых файлов:

```python

# Импорт необходимых модулей

import re

# Определение функции для парсинга текстового файла

def parse_text_file(file_path):

# Открытие файла в режиме чтения

with open(file_path, 'r') as file:

# Чтение содержимого файла

content = file.read()

# Применение регулярного выражения для извлечения информации

pattern = r'Pattern' # Замените 'Pattern' на нужное вам регулярное выражение

matches = re.findall(pattern, content)

# Возврат найденных совпадений

return matches

# Пример использования функции парсинга текстового файла

file_path = 'example.txt' # Замените 'example.txt' на путь к вашему текстовому файлу

results = parse_text_file(file_path)

# Вывод результатов

for result in results:

print(result)

```

В данном примере функция `parse_text_file` принимает путь к текстовому файлу в качестве аргумента и возвращает список найденных совпадений, которые соответствуют определенному регулярному выражению. Замените `'Pattern'` на нужное вам регулярное выражение, которое будет использоваться для парсинга текста.