在Pandas中,处理文本数据的特征提取可以通过使用str属性和相应的字符串处理方法来实现。以下是一些常用的方法:
- 提取单词长度:
df['text_length'] = df['text'].str.len()
- 判断是否包含特定单词:
df['contains_word'] = df['text'].str.contains('word').astype(int)
- 提取单词数量:
df['word_count'] = df['text'].str.split().apply(len)
- 提取大写字母数量:
df['uppercase_count'] = df['text'].apply(lambda x: sum(1 for c in x if c.isupper()))
- 提取小写字母数量:
df['lowercase_count'] = df['text'].apply(lambda x: sum(1 for c in x if c.islower()))
- 提取数字数量:
df['digit_count'] = df['text'].apply(lambda x: sum(1 for c in x if c.isdigit()))
除了以上方法,还可以使用正则表达式等更复杂的方法来提取文本数据的特征。在Pandas中,可以通过str属性的方法来应用正则表达式。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,请发送邮件至 55@qq.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。转转请注明出处:https://www.szhjjp.com/n/1027180.html