写完整代码,对.csv文件中的文字进行分词处理,日期格式化为年-月-日,生成新的.csv文件
时间: 2024-09-17 18:07:24 浏览: 63
在Python中,我们可以使用pandas库来读取.csv文件,nltk或jieba库进行分词处理,以及datetime库来格式化日期。以下是一个完整的示例,假设我们已经有了一个名为"data.csv"的文件:
```python
import pandas as pd
import jieba
from datetime import datetime
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 假设'content_column'是包含文本的列名
if 'content_column' in df.columns:
# 分词处理(使用jieba)
df['tokenized_content'] = df['content_column'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))
else:
print("无法找到包含文本的列,请检查列名")
# 假设'date_column'是包含日期的列名
if 'date_column' in df.columns:
# 将日期字符串格式化为'年-月-日'
df['formatted_date'] = df['date_column'].apply(lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d').strftime('%Y-%m-%d'))
else:
print("无法找到包含日期的列,请检查列名")
# 生成新的csv文件
new_df = df[['tokenized_content', 'formatted_date']] # 只保留需要的列
new_df.to_csv('new_data.csv', index=False) # 保存到新的csv文件,index=False表示不保存索引
```
阅读全文
相关推荐


















