如何使用python实现文本数据挖掘？-图灵python

刚拿到这个问题，大部分小伙伴一定会感觉到无所下手，数据挖掘内容那么多，要从哪个位置开始入手，于是小编，也去试了试，先给自己定了个大的框架，于是一步一步把这个过程走出来，接着就帮大家呈现以下内容，不知道的小伙伴可以来了解下啦`

常见的文本挖掘有以下方式：

1、读取txt数据

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

2、读取csv数据

csv文本文件是非常常用的一种数据存储格式，而且其存储量要比Excel电子表格大很多，下面我们就来看看如何利用Python读取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模块是一个连接Python与MySQL的中间桥梁，但目前只能在Python2.x中运行，但不意味着Python3就无法连接MySQL数据库。这里向大家介绍一个非常灵活而强大的模块，那就是pymysql模块。我比较喜欢他的原因是，该模块可以伪装成MySQLdb模块，具体看下面的例子：

In[1]:importpymysql
In[2]:pymysql.install_as_MySQLdb()#伪装为MySQLdb模块
In[3]:importMySQLdb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*frommemberinfo'执行SQL语句
In[7]:cursor.execute(sql)Out[7]:4
In[8]:data=cursor.fetchall()
In[9]:data

好啦，以上就是常见的文本挖掘方式啦，大家可以试试哈~