11. BI - 如何在 Python 中进行分词并展示词云

本文为 「茶桁的 AI 秘籍 - BI 篇 第 11 篇」

Hi, 你好。我是茶桁。

之前两节课，咱们学习了基础的数据可视化工具以及决策树的可视化。今天这节课，咱们要看到的是另外一个场景，叫做词云展示。

词云应该所有人都不会陌生，一般什么时候用呢？

2007 年的时候北京的 Google 总部，一进入谷歌大楼就有一个非常震撼的场景，在谷歌的大屏幕里面就放了一个词云的展示。其实现在都知道是词云展示，技术并不是很难。它有个地球，每个地点里面都有个点。无论是在北京，或者在印度、美国的某个城市，每个点里面会呈现一个词云。这个词云告诉你在当前城市的关键词，它的新闻都呈现怎样的一个走势，用一种滚动的形态。你会发现它非常的智能。

Python 词云展示

词云就是对关键词的一种提取，它是文本分析的一种工具。如果我们要做文本分析的话基本上比较常做的就是两种，要么就是英文，要么就是中文。

在做词云展示之前要对文本进行处理，文本特征要去做提取的时候你要以一个单词的粒度。那单词怎么来？在一连串过程中我们要把最原始的那个单词给它提取出来，我们称之为叫做分词。

分词需要用一些分词工具，中文的分词工具最常见的是jieba，英文的话用NLTK。

那为了下面课程大家能跟着一起操作，我说一下这两个工具的安装。jieba比较简单，直接用conda install jieba就可以了，nltk 也是一样的，直接用conda install nltk，只是 nltk 除了安装包之外，需要安装一些必要的数据集，以便特定功能正常工作。在未确定数据集之前，可以先安装常用的子集：

python -m nltk.downloader popular

词云工具的用了word cloud,配置 word cloud 的时候的话需要输入几个参数:

wc = WordCloud(
      max_words=100,
      width=1000,
      height=1200
  )

单词的最大的容量，在画布里面呈现多少个单词，画布的长度和宽度。然后再把原始数据喂给画布去生成。生成之后可以把它输出一个 jpg 文件，就可以把这张图呈现出来了。

这个也不难，我带着大家来写一写。

首先我们需要加载包：

from wordcloud import WordCloud
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from nltk.tokenize import word_tokenize

接着来定义两个方法，一个方法是用于生成词云，还会调用另外一个方法，用于去掉停用词。

为什么要有停用词呢？因为其实在我们做分词的时候，很多的单词大量出现，但是却没有实际意义，比如the, a, of等等。

先来写停用词删除的方法：

# 去掉停用词
def remove_stop_words(f):
  stop_words = ['Movie']
  for stop_word in stop_words:
      f = f.replace(stop_word, '')
  return f

之后我们再来写一个生成词云的方法：

# 生成词云
def create_word_cloud(f):
  print('根据词频，开始生成词云！')

  f = remove_stop_words(f)    
  cut_text = word_tokenize(f)

  cut_text = ' '.join(cut_text)
  wc = WordCloud(
      max_words=100,
      width=1000,
      height=1200
  )

  wordcloud = wc.generate(cut_text)
  wordcloud.to_file('assets/wordcloud.jpg')
  plt.imshow(wordcloud)
  plt.axis('off')
  plt.show()

两个方法定义完成之后，我们需要一个数据。要生成词云，肯定不能凭空生成，必须是需要数据才可以的。咱们用一个电影数据，里面包含两个特征，title和genres。

# 数据加载
data = pd.read_csv('dataset/movies.csv')

之后就是需要将两个特征读取出来，因为是形成词云，主要是要单词词组，两个可以合成一个数据，不需要做区分。

# 读取 title 和 genres 字段
title = ' '.join(data['title'])
genres = ' '.join(data['genres'])
all_word = title + genres

最后当然就是将数据喂给我们写好的方法，形成词云：

# 生成词云
create_word_cloud(all_word)

词云图展示出来以后，我们可以看到 Comedy, Drama 和 romance 都比较多。

MarketBasket 购物篮词云分析

简单的了解了词云怎么去完成之后，咱们再来一个案例。拿一个 MarketBasket 购物篮来做词云分析，这个是 kaggle 里的一个数据，下载地址为：https://www.kaggle.com/datasets/dragonheir/basket-optimisation/

这是一个超市的购物小票数据集，我们想要对词云来做个展示，做个探索。做探索就可以判断出来这个超市哪一个商品使用的频率卖的会更好。然后你也可以对这个商品去取一下 TOP10 都有哪些。

加载数据之后，我们来打印一下它的数据看看

发现这个数据里面还是有很多的空值，不仅如此，那个 head 并不是咱们的特征名，那么我们在读取这样的数据的时候还要处理一下，来重新读取一下数据：

# 数据加载
data = pd.read_csv('/Volumes/Media Database/SynologyDrive/data/AI_Cheats/wordcloud/Market_Basket_Optimisation.csv', header=None)
data.head()

在读取数据的时候，我们将 header 设置为了 None， 这样获取的数据，就不会将第一行认为是表头了。

再来看看 values 是怎样的

确实，很多的nan。那在做词云之前，我们需要将数据先处理一下，反正要将所有的字符都放在一个变量里，在放入之前，先来判断一下它是否为nan就好了:

all_word = ''
temp_list = data.values
for temp in temp_list:
  for x in temp:
      if str(x) != 'nan': 
          all_word = all_word + ' ' + x

最后，让我们将之前定义过的生成词云的方法调用一下，将本次我们处理好的数据喂给它：

# 生成词云
create_word_cloud(all_word)

这样，就生成这次数据的一个词云图片。是不是还蛮简单的？其实重点还是在处理数据那里，第一个 values 看到 dataframe 里面所有的数值，这个数值因为它有两个 list，所以写了两层分循环。有些值为空，就判断一下它是不是不为空，如果不为空把它拼接到一起。这样就把所有的文本读出来。读完以后再去用它来生成词云，就可以得到一个展示。