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import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import re
import jieba
plt.style.use('seaborn')
sns.set(font_scale=2)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
CSV_PATH = 'D:/.../roberta-masterContent/data/' #数据集所在具体路径
# 转换编码
# 将编码为ANSI的csv文件转换为UTF-8，方便后续进行pd操作
def re_encode(path): # 定义编码转换函数
with open(path, 'r', encoding='GB2312', errors='ignore') as file:
lines = file.readlines()
with open(path, 'w', encoding='utf-8') as file:
file.write(''.join(lines))
re_encode(CSV_PATH+'raw/nCoV_100k_train.labled.csv') # 数据集文件路径
# re_encode(CSV_PATH+'raw/nCov_10k_test.csv') # 数据集文件路径
# 数据预处理
# 对句子进行中文分词
def stopwordslist():
# 创建一个停用词列表
stopwords = [line.strip() for line in open('hit_stopwords.txt',encoding='UTF-8').readlines()]
return stopwords
def seg_depart(sentence):
# 对文档中的每一行进行中文分词
sentence_depart = jieba.cut(sentence.strip())
# 创建一个停用词列表
# stopwords = [line.strip() for line in open('hit_stopwords.txt',encoding='UTF-8').readlines()]
stopwords = stopwordslist()
# 输出结果为outstr
outstr = ''
# 去停用词
for word in sentence_depart:
if word not in stopwords:
if word != '\t':
outstr += word
outstr += ""
return outstr
# 去除转发用户名——“//@username:”或“回复@username:”
def remove_username(src):
vTEXT = re.sub(r'\/\/@(\w|\-|[\u4e00-\u9fa5])*(:|：)?', '', src, flags=re.MULTILINE)
vTEXT1 = re.sub(r'回复@(\w|\-|[\u4e00-\u9fa5])*(:|：)?', '', vTEXT, flags=re.MULTILINE)
return vTEXT1
# 去除URL
def remove_url(src):
vTEXT = re.sub(r'(https|http)?:\/\/(\w|\.|\/|\?|\=|\&|\%)*\b', '', src, flags=re.MULTILINE)
return vTEXT
# 去除无意义关键字
def remove_illegal(src):
comment = []
for com_str in src:
com_str = remove_username(com_str) # 去除转发用户名
com_str = remove_url(com_str) # 去除URL
com_str = com_str.replace(',','，')
com_str = com_str.replace("展开全文c",'')
com_str = com_str.replace("@QQ音乐?",'')
com_str = com_str.replace("（@网易云音乐）",'')
com_str = com_str.replace("(@网易云音乐)",'')
com_str = com_str.replace("O网页链接",'')
com_str = seg_depart(com_str)
if not com_str:
com_str = '无'
comment.append(com_str)
vTEXT = comment
return vTEXT
# 训练集数据清洗
def clean(path):
# 读取数据
print("---读取数据中...---")
df_data = pd.read_csv(path, usecols=['微博中文内容', '情感倾向'], encoding='utf-8', engine ='python')
# df_data = pd.read_csv(path, usecols=['微博发布时间', '微博中文内容', '情感倾向'], encoding='utf-8', engine ='python')
# df_data['微博发布时间'] = pd.to_datetime('2020年' + df_data['微博发布时间'], format='%Y年%m月%d日 %H:%M', errors='ignore')
print("---读取数据成功---")
print("数据矩阵形状：",df_data.shape)
print("数据矩阵列标签：",df_data.columns)
print("数据矩阵前5行：")
print(df_data.head())
# 文本长度差异
# 查看训练集各个变量的类型，数量等信息，同时查看标签数据
print("---文本长度差异---")
print("数据矩阵每列的内存使用情况：")
print(df_data.info(memory_usage='deep'))
print("数据矩阵中“情感倾向”列的所有值及数量：")
print(df_data['情感倾向'].value_counts(dropna=False))
# 数据清洗
print("---数据清洗中...---")
df_data = df_data[df_data['微博中文内容'].notna()] # 将“微博中文内容”中空白值去除
df_data['微博中文内容'] = remove_illegal(df_data['微博中文内容']) # 去除无意义关键字
df_data = df_data[df_data['情感倾向'].isin(['-1','0','1'])] # 将label异常值去除
df_data['情感倾向'] = df_data['情感倾向'].astype(np.int32) # 将label转化为整型
print("数据矩阵清洗后每列的内存使用情况：")
print(df_data.info(memory_usage='deep'))
print("数据矩阵清洗后“情感倾向”列的所有值及数量：")
print(df_data['情感倾向'].value_counts(dropna=False))
print("数据矩阵前5行（清洗后）：")
print(df_data.head())
# 保存清理后的数据
df_data.to_csv(CSV_PATH+"data_clean.csv", encoding='utf-8', index=None)
print("---数据清洗完成---")
clean(CSV_PATH+'raw/nCoV_100k_train.labled.csv')
# 测试集数据清洗
def test_dataclean(path):
# 读取数据
print("---读取数据中...---")
# df_data = pd.read_csv(path, usecols=['微博中文内容', '情感倾向'], encoding='utf-8', engine ='python')
df_data = pd.read_csv(path, usecols=['微博发布时间', '微博中文内容', '情感倾向'], encoding='utf-8', engine ='python')
# df_data['微博发布时间'] = pd.to_datetime('2020年' + df_data['微博发布时间'], format='%Y年%m月%d日 %H:%M', errors='ignore')
print("---读取数据成功---")
print("数据矩阵形状：",df_data.shape)
print("数据矩阵列标签：",df_data.columns)
print("数据矩阵前5行：")
print(df_data.head())
# 文本长度差异
# 查看训练集各个变量的类型，数量等信息，同时查看标签数据
print("---文本长度差异---")
print("数据矩阵每列的内存使用情况：")
print(df_data.info(memory_usage='deep'))
# 数据清洗
print("---数据清洗中...---")
df_data = df_data[df_data['微博中文内容'].notna()] # 将“微博中文内容”中空白值去除
df_data['微博中文内容'] = remove_illegal(df_data['微博中文内容']) # 去除无意义关键字
print("数据矩阵清洗后每列的内存使用情况：")
print(df_data.info(memory_usage='deep'))
print("数据矩阵前5行（清洗后）：")
print(df_data.head())
# 保存清理后的数据
df_data.to_csv(CSV_PATH+"results.csv", encoding='utf-8', index=None)
print("---数据清洗完成---")
# test_dataclean(CSV_PATH+'raw/nCov_10k_test.csv')