Python文本处理2个小案例（文本嗅探与关键词占比统计）-CDA数据分析师官网

Python文本处理2个小案例（文本嗅探与关键词占比统计）

2017-06-05

Python文本处理2个小案例（文本嗅探与关键词占比统计）

问题描述：有一些句子和一些关键词，现在想找出包含至少一个关键词的那些句子（文本嗅探），可以参考print('='*30)之前的代码。如果想进一步计算每个句子中的关键词占比（句子中所有关键词长度之和/句子长度），可以参考后面的代码。关键词占比是比较常用的一个文本分类标准，如果想根据关键词占比对句子进行分类的话，可以自行补充代码。

本文主要演示列表推导式、字符串对象用法以及生成器表达式和内置函数的用法。

from random import choice

from string import ascii_letters

def check(sentences, words):

'''返回包含至少一个关键词的句子列表'''

return [sentence \

for sentence in sentences\

if sum(sentence.count(word)\

for word in words)>0]

sentences = ['This is a test.',

'Beautiful is better than ugly.',

'Explicit is better than implicit.',

'Simple is better than complex.',

'Sparse is better than dense.',

'Readability counts.',

'Now is better than never.']

words = ['test', 'count', 'dense', 'is', 'simple']

result = check(sentences, words)

for item in result:

print(item)

print('='*30)

# 计算每个句子中所有关键字总长度的占比

d = {sentence:round(sum(sentence.count(word)*len(word)\

for word in words)/len(sentence),3)\

for sentence in result}

for item in d.items():

print(item)

cda数据分析师培训

运行结果：

This is a test.

Beautiful is better than ugly.

Explicit is better than implicit.

Simple is better than complex.

Sparse is better than dense.

Readability counts.

Now is better than never.

==============================

('This is a test.', 0.533)

('Beautiful is better than ugly.', 0.067)

('Explicit is better than implicit.', 0.061)

('Simple is better than complex.', 0.067)

('Sparse is better than dense.', 0.25)

('Readability counts.', 0.263)

('Now is better than never.', 0.08)

CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>> “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想查询CDA考试成绩，点击>>> “CDA成绩” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

▷ 想获取CDA考试时间/费用/条件/大纲/通过率，点击 >>>“CDA考试官网” 了解CDA考试详情；

文本分类数据分析

数据分析咨询请扫描二维码

上一篇图论在大数据分析中的作用！

下一篇CDA认证再升一档！与国家共同推进大数据人才培养标准教育事业！

Python文本处理2个小案例（文本嗅探与关键词占比统计）

CDA考试动态

CDA报考指南

热门栏目

最新资讯

数据分析自学的学习计划

数据分析相关职业选择

数据挖掘与分析在金融行业的使用

学习数据挖掘需要掌握哪些技能

统计学就业机会都在哪里

企业数字化转型的关键成功因素

爬虫技术在数据分析中的作用

数据分析中的数据可视化技巧

银行数字化用户行为分析

怎样利用数据分析优化营销策略

数据分析行业的就业趋势

如何进行市场数据分析

数据分析与数据挖掘的区别

零基础如何自学数据分析

零基础如何自学数据分析

业务分析师面试常见问题

数据分析自学的有效学习方法

如何使用Excel进行数据分析

怎样搭建数据分析工作流程

数据分析职位就业技能要求