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import encodings from typing import Sequence from pandas import concat from conF_01 import * def read_AllSheet_excel(): dfe= pd.read_excel(read_file+'.xlsx', sheet_name=None) rtn_df = concat(dfe) return rtn_df def read_excel(): rtn_df= pd.read_excel(read_file+'.xlsx', sheet_name=0) return rtn_df def write_csv(dfd): # dfd = dfd.to_csv(write_file+'.csv') dfd = dfd.to_csv(write_file+'.csv', encodin..

使用Pandas进行大型Excel文件处理 Python部落(www.freelycode.com)组织翻译, 禁止转载 今天我们将学习如何使用Pandas进行大文件处理，重点关注Excel文件的读取解析及对原始数据进行抽取加工。 本教程采用的Python（已通过64位版本的v2.7.9和v3.4.3的测试），Pandas （v0.16.1），和XlsxWriter（v0.7.3）。 我们建议使用Anaconda版本快速上手，因为它预装了所有需要的依赖库。 本文是由Python For Engineers的创始人Shantnu Tiwari 和 Real Python 上有趣的小伙伴们合作完成。 读取文件 我们要处理的第一份文件，是在1979-2004年间在英国发生的所有车祸的汇总数据中，抽取2000年发生在伦敦的所有事故数据。 Excel 首先，从data.gov.uk网站上下载源文..

001. from libs import * df['cut_content'] = df['content'].apply(lambda x: " ".join(w for w in word_tokenize(str(x)))) # 这里我们使用了参数ngram_range=(1,2) # ,这表示我们除了抽取评论中的每个词语外 # ,还要抽取每个词相邻的词并组成一个“词语对”,如: 词1，词2，词3，词4，(词1，词2)，(词2,词3)，(词3，词4)。 # 这样就扩展了我们特征集的数量,有了丰富的特征集才有可能提高我们分类文本的准确度。 # 参数norm='l2',是一种数据标准划处理的方式,可以将数据限制在一点的范围内比如说(-1,1) tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) cut_contents =..