Python数据分析小案例——红楼梦文本分析（一） 文本预处理

在开始深入分析《红楼梦》的文本数据之前，我们需要进行一系列的预处理步骤。这些步骤主要包括数据导入、分词、去除停用词、词干提取等，以确保数据的质量和可分析性。接下来，我们将逐步介绍这些步骤。

首先，我们需要将《红楼梦》的文本数据导入到Python中。这可以通过使用pandas库来实现，例如：

import pandas as pd
# 假设'hongloumeng.txt'是《红楼梦》的文本文件
df = pd.read_csv('hongloumeng.txt', sep='    ', encoding='utf-8', error_bad_lines=False)

这段代码将《红楼梦》的文本数据读入到一个名为df的pandas DataFrame中。

接下来，我们需要对文本数据进行分词。分词是将连续的文本切分成单独的词语或短语的过程。在Python中，我们可以使用jieba库来进行中文分词。首先，我们需要安装jieba库：

!pip install jieba

然后，我们可以使用以下代码进行分词：

import jieba
# 对每一行文本进行分词
df['seg_words'] = df['text'].apply(lambda x: list(jieba.cut(x)))

这段代码将为df中的每一行文本添加一个名为seg_words的新列，其中包含了分词结果。

接下来，我们需要去除停用词。停用词是指在文本中出现频繁但对主题贡献较小的词语，例如“的”、“是”、“在”等。在Python中，我们可以使用jieba库的cut函数和自定义停用词列表来去除停用词。首先，我们需要创建一个停用词列表：

stop_words = ['的', '是', '在', '和', '了', '有', '他', '这', '那']

然后，我们可以使用以下代码去除停用词：

df['filtered_words'] = df['seg_words'].apply(lambda x: [word for word in x if word not in stop_words])

这段代码将为df中的每一行文本添加一个名为filtered_words的新列，其中包含了去除停用词后的结果。

最后，为了进一步分析文本数据，我们可能需要提取词干。词干提取是将词语简化为其基本形式的过程，例如“吃”、“吃饭”都可以提取为“吃”。在Python中，我们可以使用nltk库来进行词干提取。首先，我们需要安装nltk库：

!pip install nltk

然后，我们可以使用以下代码提取词干：

import nltk
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.tokenize import word_tokenize 
nltk.download('wordnet') 
lemmatizer = WordNetLemmatizer() 
df['stemmed_words'] = df['filtered_words'].apply(lambda x: [lemmatizer.lemmatize(word) for word in x])