怎么使用python實現文本數據挖掘

怎么使用python實現文本數據挖掘？這個問題可能是我們日常學習或工作經常見到的。希望通過這個問題能讓你收獲頗深。下面是小編給大家帶來的參考內容，讓我們一起來看看吧！

常見的文本挖掘有以下方式：

1、讀取txt數據

In [1]: import pandas as pd
In [2]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\\test_code.txt',sep = '\t',encoding = 'utf-8')

2、讀取csv數據

csv文本文件是非常常用的一種數據存儲格式，而且其存儲量要比Excel電子表格大很多，下面我們就來看看如何利用Python讀取csv格式的數據文件：

In [5]: mydata_csv = pd.read_csv('C:\\test.csv',sep = ',',encoding = 'utf-8')
In [6]: mydata_csv

3、讀取電子表格文件

這里所說的電子表格就是Excel表格，可以是xls的電子表格，也可以是xlsx的電子表格。在日常工作中，很多數據都是存放在Excel電子表格中的，如果我們需要使用Python對其進行分析或處理的話，第一步就是如何讀取Excel數據。下面我們來看看如果讀取Excel數據集：

In [7]: mydata_excel = pd.read_excel('C:\\test.xlsx',sep = '\t',encoding = 'utf-8')
In [8]: mydata_excel

4、讀取數據庫數據

MySQLdb模塊是一個連接Python與MySQL的中間橋梁，但目前只能在Python2.x中運行，但不意味著Python3就無法連接MySQL數據庫。這里向大家介紹一個非常靈活而強大的模塊，那就是pymysql模塊。我比較喜歡他的原因是，該模塊可以偽裝成MySQLdb模塊，具體看下面的例子：

In [1]: import pymysql
In [2]: pymysql.install_as_MySQLdb()    #偽裝為MySQLdb模塊
In [3]: import MySQLdb使用Connection函數聯通Python與MySQL
In [4]: conn = MySQLdb.Connection(   ...:        host = 'localhost',   ...:        user = 'root',   ...:        password = 'snake',   ...:        port = 3306,   ...:        database = 'test',   ...:        charset='gbk')使用conn的游標方法(cursor)，目的是為接下來的數據庫操作做鋪墊。
In [5]: cursor = conn.cursor()
In [6]: sql = 'select * from memberinfo'執行SQL語句
In [7]: cursor.execute(sql)Out[7]: 4
In [8]: data = cursor.fetchall()
In [9]: data

感謝各位的閱讀！看完上述內容，你們對怎么使用python實現文本數據挖掘大概了解了嗎？希望文章內容對大家有所幫助。如果想了解更多相關文章內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道。