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如下所示:
# -*- coding: UTF-8 -*- import jieba.posseg import tensorflow as tf import pandas as pd import csv import math """ 1.必須獲取CSV文件夾(ID:文本) 2.返回(ID:分词后的文本) """ flags = tf.app.flags flags.DEFINE_string("train_file_address","D:/NLPWORD/cut_word_test/hzytest.csv","添加训练数据文件") flags.DEFINE_string("result_file_address","D:/NLPWORD/cut_word_test/hzytest_result.csv","生成结果数据文件") FLAGS = tf.app.flags.FLAGS def cut_word(train_data): """ 把数据按照行进行遍历,然后把结果按照行写在csv中 :return:分词结果list """ jieba.load_userdict("newdict.txt") with open(FLAGS.result_file_address, "w", encoding='utf8') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) for row in train_data.index: datas = train_data.loc[row].values[1] if isinstance(datas,str) or not math.isnan(datas): words = jieba.posseg.cut(datas) line = '' for word in words: line = line + word.word + " " writer.writerow([train_data.loc[row].values[0], line]) def main(_): data = pd.read_csv(FLAGS.train_file_address) cut_word(data) if __name__ == "__main__": tf.app.run(main)
以上这篇python处理csv中的空值方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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更新日志
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