Pandas中怎么处理文本数据的特征提取

在Pandas中，处理文本数据的特征提取可以通过使用str属性和相应的字符串处理方法来实现。以下是一些常用的方法：

1. 提取单词长度：

df['text_length'] = df['text'].str.len()

1. 判断是否包含特定单词：

df['contains_word'] = df['text'].str.contains('word').astype(int)

1. 提取单词数量：

df['word_count'] = df['text'].str.split().apply(len)

1. 提取大写字母数量：

df['uppercase_count'] = df['text'].apply(lambda x: sum(1 for c in x if c.isupper()))

1. 提取小写字母数量：

df['lowercase_count'] = df['text'].apply(lambda x: sum(1 for c in x if c.islower()))

1. 提取数字数量：

df['digit_count'] = df['text'].apply(lambda x: sum(1 for c in x if c.isdigit()))

除了以上方法，还可以使用正则表达式等更复杂的方法来提取文本数据的特征。在Pandas中，可以通过str属性的方法来应用正则表达式。

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