泰迪杯C题-第二问

景区及酒店的综合评价

导入库

import re # 正则表达式库
import collections # 词频统计库
import numpy as np # numpy数据处理库
import jieba # 中文分词
import pandas as pd 
import wordcloud # 词云展示库
from PIL import Image # 图像处理库
import matplotlib.pyplot as plt # 图像展示库

读入数据

jingqu = pd.read_excel(r'F:\桌面\比赛数据1\data\附件1\景区评论.xlsx')
jiudian = pd.read_excel(r'F:\桌面\比赛数据1\data\附件1\酒店评论.xlsx')

分词

# 制作酒店索引
jiudian_indexs = []
for i in range(51):
    if i < 10:
        jiudian_i = 'H0'+str(i)
        jiudian_indexs.append(jiudian_i)
    else:
        jiudian_i = 'H'+str(i)
    # print('fenge')
        jiudian_indexs.append(jiudian_i)
jiudian_indexs = jiudian_indexs[1:]

jiudian = jiudian.set_index('酒店名称')

import jieba.analyse
import codecs
import csv
# 这里的停词库用了很多
#中文、哈工大、百度、川大机器实验室
stopwords = set()
fr = codecs.open(r'C:\Users\kingS\SVM\stop_words.txt', 'r', 'utf-8')
for word in fr:
    stopwords.add(str(word).strip())
fr.close()
# 做一个索引
jiudian_indexs = []
for i in range(51):
    if i < 10:
        jiudian_i = 'H0'+str(i)
        jiudian_indexs.append(jiudian_i)
    else:
        jiudian_i = 'H'+str(i)
    # print('fenge')
        jiudian_indexs.append(jiudian_i)
    # print(jingqu.at['A01','评论内容'])
jiudian_indexs = jiudian_indexs[1:]
for jiudian_index in jiudian_indexs:
    # print(jingqu_index)
    # print(jingqu.at[jingqu_index,'评论内容'])
    jiudian_comment = jiudian.at[jiudian_index,'评论内容']
    # 转换成str型
    jiudian_comment = str(jiudian_comment)
    pattern = re.compile(u'\t|\n|\.|-|:|;|\)|\(|\?|"|\d|\W') # 定义正则表达式匹配模式
    string_data = re.sub(pattern, '',jiudian_comment) # 将符合模式的字符去除
    # print(string_data)
    # 文本分词

    seg_list_exact = jieba.cut(string_data, cut_all = False) # 精确模式分词
    object_list = []
    # 可以自己定义专属，你时间多的话
    #remove_words = [u'的', u'，',u'和', u'是', u'随着', u'对于', u'对',u'等',u'能',u'都',u'。',u' ',u'、',u'中',u'在',u'了',
                #u'通常',u'如果',u'我们',u'需要',u'景区',u'景点',u'还是',u'很',u'很',u'就',u'我',u'去',u'感觉',u'去',u'以下'] # 自定义去除词库
    remove_words = stopwords
    for word in seg_list_exact: # 循环读出每个分词
        if word not in remove_words: # 如果不在去除词库中
            object_list.append(word) # 分词追加到列表
        # 词频统计
   #word_counts = collections.Counter(object_list) # 对分词做词频统计
    #word_counts_top20 = word_counts.most_common(20) # 获取前10最高频的词
    #print (word_counts_top20) # 输出检查
    content_S_str = ''.join(object_list)
        # 打印这是第几个
    print('----'*10+jiudian_index+'---'*20)
        # print核心词
    print("  ".join(jieba.analyse.extract_tags(content_S_str,topK = 25,withWeight=False)))
    comments = jieba.analyse.extract_tags(content_S_str,topK = 25,withWeight=False)
    tfidf = TfidfVectorizer()
    weight = tfidf.fit_transform(comments).toarray()
    word = tfidf.get_feature_names()
    print(weight)
    for i in range(len(weight)):
        print(jiudian_index+':'+'tf-idf权重为')
        for j in range(len(word)):
            print(word[j],weight[i][j])

----------------------------------------H01------------------------------------------------------------
不错  房间  升级  很赞  很帅  退房  前台  性价比  延迟  出行  免费  适合  每次  几年  广州  态度  家庭  位置  服务
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----------------------------------------H02------------------------------------------------------------
服务  不错  前台  入住  早餐  房间  位置  下次  干净  服务态度  服务周到  深圳  性价比  交通  环境  卫生  热情  机场  出差  大使  特别  陈丹娜  便利  肖宇玲  宇行
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不错  前台  服务  房间  早餐  入住  交通  出差  位置  设施  便利  性价比  小朱  经理  大堂  地铁站  服务态度  下次  感谢  老旧  环境  热情  体验  文文  竹子林
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