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2、可以让你快速用Python进行数据 分析的10个小技巧一些提示和技巧可能会非常有用，尤其是在编程领域 。有时候用一点黑客技术，不仅能节省时间，还能救“命” 。一个小的快捷方式或附件有时是天赐之物，可以成为真正的生产力助推器 。所以，这里有一些小技巧和窍门，有些可能是新的，但我相信在接下来的data 分析 project中会对你非常方便 。PandasProfiling中数据框数据的剖析过程(分析 device)是一个帮助我们理解数据的过程 ， Pandas Profiling是一个Python包，可以简单快速的探索Pandas 分析的数据框数据 。
3、如何用Python中的NLTK对中文进行 分析和处理【python分析文本分析,Python文本进度条】感觉nltk完全可以用来处理中文 。它的重点是中文分词和文本表达式的形式，中文和英文的主要区别是中文需要分词 。因为nltk的处理粒度一般是单词，文本必须先分词 ， 再用nltk处理(分词不需要nltk，用分词包就行，强烈推荐口吃分词 。中文分词后 ， 文本是每个词的长数组:importreallmre.findall(r (？).*.*，打开( all，txt’) 。read())ALLLpython爬虫前找文献文本分类，对分析要用口吃分词或图悦分词 。转到您的系统“终端”(macOS，Linux)或“命令提示符”(Windows)，进入我们的工作目录演示，并执行以下命令，pipingstalsnownlppingstalutextblobpythonmtextblob 。下载_公司好了，你的情绪分析运行环境已经配置好了 。

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