数据文件reviews_detail_ch.csv(中文评论)进行处理,对comments列进行分析,进行分词,统计中文评论词频,绘制词云图
时间: 2024-12-19 13:21:28 浏览: 60
处理数据文件`reviews_detail_ch.csv`(包含中文评论)通常涉及几个步骤:
1. **加载数据**:首先使用pandas库读取CSV文件,将评论数据存储在DataFrame中。
```python
import pandas as pd
df_reviews = pd.read_csv('reviews_detail_ch.csv')
```
2. **预处理文本**:由于comments列包含的是中文字符,需要进行分词。可以使用jieba库,它是一个非常流行的中文分词工具。
```python
import jieba
from collections import Counter
jieba.set_dictionary('dict.txt') # 如果没有字典,需下载并设置路径
comments_text = df_reviews['comments'].tolist()
tokenized_comments = [jieba.lcut(comment) for comment in comments_text]
```
3. **词频统计**:使用Counter计算每个词语出现的频率。
```python
word_freq = Counter([word for sublist in tokenized_comments for word in sublist])
```
4. **过滤停用词和低频词**:为了得到更有意义的结果,通常会排除常见的停用词(如“的”、“了”等)以及出现频率较低的词。
```python
stop_words = [...] # 加载或自定义停用词列表
filtered_word_freq = {word: freq for word, freq in word_freq.items() if word not in stop_words and freq >= min_freq}
```
5. **绘制词云图**:使用wordcloud库创建词云图展示高频词汇。
```python
from wordcloud import WordCloud
wordcloud = WordCloud(width=800, height=600).generate_from_frequencies(filtered_word_freq)
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
plt.show()
```
阅读全文
相关推荐



















