如何计算 df 中的停用词 - Python

在自然语言处理中，停用词是指在文本中高频出现但不具有实际意义的词语，比如“的”、“是”、“在”等。计算文档频率（document frequency）中的停用词，对于文本分类、关键词提取等任务都很有用。

下面介绍如何使用 Python 计算 df 中的停用词。

1. 安装 NLTK

首先需要安装自然语言工具包 NLTK（Natural Language Toolkit）。可以使用以下命令安装：

!pip install nltk

2. 下载停用词列表

NLTK 自带了一些常用的停用词列表，可以使用以下命令下载：

import nltk

nltk.download('stopwords')

3. 加载停用词列表

加载停用词列表后，可以把停用词放在一个列表中。以下是一个例子：

from nltk.corpus import stopwords

stop_words = set(stopwords.words('english'))

4. 计算 df 中的停用词

假设有一个包含多篇文档的 Pandas DataFrame，可以使用以下代码计算 df 中的停用词：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 创建 DataFrame，并添加文档
df = pd.DataFrame({'text': ['The quick brown fox', 'jumps over the lazy dog', 'The dog is not lazy', 'The brown fox is quick']})

# 创建 CountVectorizer 对象
vectorizer = CountVectorizer(stop_words=stop_words)

# 转换文档到词频矩阵（document-term matrix）
doc_term_matrix = vectorizer.fit_transform(df['text'])

# 计算 df
df = pd.DataFrame(doc_term_matrix.A, columns=vectorizer.get_feature_names())
df['df'] = (df > 0).sum(axis=0)
df = df.loc[:, ['df']]
df = df.sort_values(by='df', ascending=False)

以上代码中，CountVectorizer 是用来把文档转换成词频矩阵的工具。fit_transform 方法可以把 DataFrame 中的文本列转换成词频矩阵。A 属性是得到矩阵的数组表示。使用 DataFrame 的 sum 方法可以计算每个词在多少篇文档中出现过，即 df。

最后使用 DataFrame 的 sort_values 方法按 df 降序排序，以便查看最常见的单词或短语。

以上就是使用 Python 计算 df 中的停用词的方法。