Python中flashtext怎样做数据清洗操作

Admin 2022-08-09 群英技术资讯 284 次浏览

在实际应用中,我们有时候会遇到“Python中flashtext怎样做数据清洗操作”这样的问题,我们该怎样来处理呢?下文给大家介绍了解决方法,希望这篇“Python中flashtext怎样做数据清洗操作”文章能帮助大家解决问题。


在平常的一些的小规模的数据的过滤、清洗过程中使用最多的就是正则表达式,但是随着数据规模的增大,正则表达式就显得有些心有余力不足了。

正则表达式在一个 10k 的词库中查找 15k 个关键词的时间差不多是 0.165 秒。但是对于 Flashtext 而言只需要 0.002 秒。因此,在这个问题上 Flashtext的速度大约比正则表达式快 82 倍。

从上面的示例图的性能对比中,可以发现随着我们需要处理的字符越来越多,正则表达式的处理速度几乎都是线性增加的。然而,Flashtext 几乎是一个常量。

1、准备flashtext环境

通过pip的方式来安装flashtext,或是其他的方式也是可以的,这里默认使用的是清华大学的镜像站。

pip install flashtext -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

在准备好flashtext环境以后,来看一下flashtext重要的使用过程,帮助我们能更好的完成数据清洗操作。

2、添加关键词

这里添加关键词时是通过单个关键词的来添加到关键词词库中,使用add_keyword函数来添加。第一次参数表示需要添加的关键词,第二个参数则表示为第一个关键词的别名,如果关键词被找到了则显示为别名的形式,若是没有使用第二个参数作为别名则还是显示原有的名称。

from flashtext import KeywordProcessor

# 初始化关键词库处理器
processor = KeywordProcessor()

# 常规方式添加关键词
processor.add_keyword('Python')

# 别名方式添加关键词
processor.add_keyword('Scala', 'Java')

这样分别使用两种方式已经将需要的关键词添加到词库处理器中了。

3、提取关键词

通过上一步添加关键词,现在词库处理器中已经存在有关键词的信息了,再使用extract_keywords将关键词提取出来即可。

# 在一个字符串中提取出关键词信息
found = processor.extract_keywords('I like Python and Scala.')

# 结果
print(found)

# ['Python', 'Java']

结果出来了,跟我们预想的是一样的,并Scala也显示为了Java。

4、替换关键词

替换关键词使用的是replace_keywords函数,前提是词库中拥有别名的词才能被替换,就像上面的Scala被显示成了的Java一样。

替换一个字符串中的Scala关键词,由于Scala对应的别名是Java,所以一个字符串中的Scala应该被替换为Java。

replaced = processor.replace_keywords('I like Scala.')

# 结果
print(replaced)

# I like Java.
# Scala 果真就被替换为了Java。

5、获取所有关键词

有些时候,在KeywordProcessor词库处理器中添加了哪些关键词可能自己都记不清楚了,这个时候可以使用get_all_keywords函数来获取当前的所有关键词。

all_keywords = processor.get_all_keywords()

# 结果
print(all_keywords)
# {'python': 'Python', 'scala': 'Java'}

6、批量的添加关键词

当关键词库需要更多的关键词的时候,可以通过列表或是字典的方式来进行批量的添加。对应的函数分别是add_keywords_from_list、add_keywords_from_dict函数。

# 初始化一个字典通过用来做批量添加
dict_ = {
    'java': ['java_ee', 'java_se', 'java_me'],
    'python': ['pandas', 'all']
}

# 通过字典的方式来批量添加关键词
processor.add_keywords_from_dict(dict_)

# 从批量添加的关键词中匹配关键词
result = processor.extract_keywords('looking for java_ee and pandas.')

# 结果
print(result)

# ['java', 'python']
# 通过列表的方式批量添加关键词

processor.add_keywords_from_list(['scala', 'python', 'scala', 'go'])

# 通过get_all_keywords查看一下所有关键词
all_keywords = processor.get_all_keywords()

# 结果
print(all_keywords)
# {'python': 'python', 'pandas': 'python', 'scala': 'scala', 'java_ee': 'java', 'java_se': 'java', 'java_me': 'java', 'all': 'python', 'go': 'go'}

发现所有的关键词已经添加到词库处理器中,并且重复的不会再次添加。

7、批量删除关键词

批量删除词库处理器中的关键词同样是有两种方式,一个是列表、另一个是字典。对应的函数分别是remove_keywords_from_list、remove_keywords_from_dict函数。

# 批量移除列表中的关键词
processor.remove_keywords_from_list(['python','java_ee','java_me'])

# 批量移除字典中的关键词
processor.remove_keywords_from_dict({'python': ['pandas','all']})

# 通过get_all_keywords查看一下所有关键词
all_keywords = processor.get_all_keywords()

# 结果
print(all_keywords)

# {'scala': 'scala', 'java_se': 'java', 'go': 'go'}

发现需要移除的关键词已经被全部移除了。

8、执行效率对比

为了更可观的展示效果,找了两个flashtext在搜索和替换关键词过程中的效率对比图可以一目了然。

flashtext、正则表达式搜索效率对比

flashtext、正则表达式搜索替换对比


到此这篇关于“Python中flashtext怎样做数据清洗操作”的文章就介绍到这了,更多相关内容请搜索群英网络以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持群英网络!
群英智防CDN,智能加速解决方案

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:mmqy2019@163.com进行举报,并提供相关证据,查实之后,将立刻删除涉嫌侵权内容。

猜你喜欢

成为群英会员,开启智能安全云计算之旅

立即注册
专业资深工程师驻守
7X24小时快速响应
一站式无忧技术支持
免费备案服务
免费拨打  400-678-4567
免费拨打  400-678-4567 免费拨打 400-678-4567 或 0668-2555555
在线客服
微信公众号
返回顶部
返回顶部 返回顶部
在线客服
在线客服