如何使用python实现文本数据挖掘？

刚拿到这个问题，大部分小伙伴肯定会觉得无从下手，数据挖掘的内容那么多，从何下手，所以我也试了一下，先给自己定个大框架，所以一步一步来走出这个过程，然后帮大家呈现下面的内容，不知道的朋友可以来了解一下


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常见的文本挖掘有以下方式：

1、





读取

txt数据

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

2、




读取

csv数据

csv文本文件是一种非常常用的数据存储格式，其存储容量远大于Excel电子表格。下面我们来看看如何使用Python读取一个csv格式的数据文件：

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

3、




读取电子表格文件

这里所说的电子表格就是

Excel表格，可以是xls的电子表格，也可以是xlsx的电子表格。在日常工作中，很多数据都是存放在Excel电子表格中的，如果我们需要使用Python对其进行分析或处理的话，第一步就是如何读取Excel数据。下面我们来看看如果读取Excel数据集：

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

4、




读取数据库数据

MySQLdb模块是连接Python和MySQL的中间桥梁，但目前只能在Python2.x运行，但不代表Python3不能连接MySQL数据库。这里介绍一个非常灵活和强大的模块，那就是pymysql模块。我更喜欢它的原因是这个模块可以伪装成 MySQLdb 模块，详情请看下面的例子：

In [1]: import pymysql
In [2]: pymysql.install_as_MySQLdb()    #伪装为MySQLdb模块
In [3]: import MySQLdb使用Connection函数联通Python与MySQL
In [4]: conn = MySQLdb.Connection(   ...:        host = 'localhost',   ...:        user = 'root',   ...:        password = 'snake',   ...:        port = 3306,   ...:        database = 'test',   ...:        charset='gbk')使用conn的游标方法(cursor)，目的是为接下来的数据库操作做铺垫。
In [5]: cursor = conn.cursor()
In [6]: sql = 'select * from memberinfo'执行SQL语句
In [7]: cursor.execute(sql)Out[7]: 4
In [8]: data = cursor.fetchall()
In [9]: data

好了，以上就是常用的文本挖掘方法，大家可以试试

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