wordcloud用于python中的csv文件 [英] wordcloud for a csv file in python

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本文介绍了wordcloud用于python中的csv文件的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我有一个带有2列的CSV文件(数据框) 第1列包含一个我爱香蕉的句子

i have a csv file with 2 columns (dataframe) column 1 contains a sentence i love banana

第2列包含我具有5 classes

每堂课我都需要一个wordcloud 其实每一个班级对应的所有智慧都可以做到吗? 它尝试使用此代码,但id不起作用

i need a wordcloud for each class in fact each all the senetences corresponding to each classe it possible to do it ? it try this code but id does not working

import matplotlib.pyplot as plt
cloud = WordCloud(background_color="white", max_words=20, stopwords=stopwords)
tuples = tuple([tuple(x) for x in df.Phrase.value_counts().reset_index().values])
a = cloud.generate_from_frequencies(tuples)

plt.imshow(a)
plt.axis("off")
plt.title("a")
plt.show()

数据集示例

text                           classe
i love banana                 positive 
i hate banana                 negetive
maybe i love maybe no         neutral
bit yes bit no                not_sure
wooooooooooow                 like_it

推荐答案

以下是一个类的示例:positive.

Here is an example for one class: positive.

假设我们有以下DF:

In [79]: df
Out[79]:
                    text    classe
0          i love banana  positive
1             love apple  positive
2       love, love, love  positive
3          i hate banana  negative
4               it sucks  negative
5  maybe i love maybe no   neutral
6         bit yes bit no  not_sure
7          wooooooooooow   like_it

解决方案:

In [80]: %paste
from wordcloud import WordCloud
from nltk.corpus import stopwords

cloud = WordCloud(background_color="white", max_words=20, stopwords=stopwords.words('english'))

positive_cloud = cloud.generate(df.loc[df.classe == 'positive', 'text'].str.cat(sep='\n'))
plt.figure()
plt.imshow(positive_cloud)
plt.axis("off")
plt.show()
## -- End pasted text --

结果:

一些解释:

为单个class生成的文本:

In [81]: df.loc[df.classe == 'positive', 'text'].str.cat(sep='\n')
Out[81]: 'i love banana\nlove apple\nlove, love, love'

这篇关于wordcloud用于python中的csv文件的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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