Pandas如何在数据框中使用word_tokenize

在本文中，我们将介绍使用Pandas中的word_tokenize功能在数据框中对文本进行分词的方法。

安装必要的库

在使用Pandas的word_tokenize功能之前，我们需要先安装必需的库。使用以下命令安装nltk库：

pip install nltk

导入必要的库和数据框

在安装nltk库后，我们需要导入必需的库和一个包含文本数据的数据框。在这个例子中，我们将使用一个包含新闻文章的数据框。

import pandas as pd
import nltk

df = pd.read_csv('news.csv')

对数据框中的文本进行分词

在我们导入了数据框后，我们可以使用Pandas的apply函数将word_tokenize应用到数据框的每一行。我们还可以使用lambda函数将word_tokenize应用到每一个文本字段中。

df['tokenized_text'] = df['text'].apply(lambda x: nltk.word_tokenize(x))

在上面的示例中，我们首先创建了名为tokenized_text的新列，然后使用apply和lambda函数将word_tokenize应用到text列中的每个文本中，并将结果存储在新列tokenized_text中。

删除停用词

一些常用词汇，如“the”、“and”、“a”等，被称为停用词。在文本分析中，我们通常会将这些词汇从文本中删除，以便更专注于有意义的词汇。使用nltk库，我们可以轻松地删除停用词。

from nltk.corpus import stopwords

stop_words = set(stopwords.words('english'))
df['tokenized_text'] = df['tokenized_text'].apply(lambda x: [word for word in x if not word in stop_words])

在上面的示例中，我们首先从nltk库中导入了停用词。然后，我们创建了一个包含英语停用词的集合，名为stop_words。最后，我们使用apply和lambda函数，将列表推导式应用于每一个文本中的tokenized_text列，以去除其中的停用词。

提取重要词汇

在文本分析中，我们可能会希望提取一些重要的词汇或短语。使用nltk库，我们可以使用关键词提取器从文本中提取出最重要的词汇。

from nltk import FreqDist, word_tokenize

def get_keywords(tokens, n):
    fdist = FreqDist(tokens)
    return [word for word, freq in fdist.most_common(n)]

df['keywords'] = df['text'].apply(lambda x: get_keywords(word_tokenize(x), 5))

在上面的示例中，我们首先定义了一个名为get_keywords的函数，使用FreqDist函数获取词汇频率分布。然后，我们使用most_common函数提取排名前n的词汇，并将它们封装在列表中返回。最后，我们使用apply和lambda函数将get_keywords应用到每一个文本中的text列，并将结果存储在新列keywords中。