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Pandas中怎么处理文本数据的特征提取

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:

  1. 提取单词长度:
df['text_length'] = df['text'].str.len()
  1. 判断是否包含特定单词:
df['contains_word'] = df['text'].str.contains('word').astype(int)
  1. 提取单词数量:
df['word_count'] = df['text'].str.split().apply(len)
  1. 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()))
  1. 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()))
  1. 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。

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