[PYTHON] 100 Language Processing Knock 2020 Chapitre 2

introduction

Language processing 100 knock 2020 a été publié, je vais donc l'essayer immédiatement. Le chapitre 1 est exactement le même que 2015 (et je faisais exactement cela), je vais donc commencer par le chapitre 2.

Certains articles ont déjà été publiés dans Qiita, mais en plus de pouvoir apprendre un aperçu du traitement du langage naturel, je pense que le début est utile non seulement pour le traitement du langage mais aussi pour les débutants Linux et les débutants professionnels.

Chapitre 2: Commandes UNIX

popular-names.txt est un fichier qui stocke le «nom», le «sexe», le «nombre de personnes» et «l'année» d'un bébé né aux États-Unis dans un format délimité par des tabulations. Créez un programme qui effectue le traitement suivant et exécutez popular-names.txt en tant que fichier d'entrée. De plus, exécutez le même processus avec une commande UNIX et vérifiez le résultat de l'exécution du programme.

10. Compter le nombre de lignes

Comptez le nombre de lignes. Utilisez la commande wc pour confirmation.

code

import pandas as pd

df = pd.read_csv('popular-names.txt', delimiter='\t', header=None)
print(len(df.index))

commander

wc -l popular-names.txt

11. Remplacez les onglets par des espaces

Remplacez chaque onglet par un espace. Utilisez la commande sed, la commande tr ou la commande expand pour confirmation.

code

import pandas as pd

df = pd.read_csv('popular-names.txt', delimiter='\t', header=None)
df.to_csv('popular-names-space.txt', sep=' ', index=False, header=None)

commander

sed -e $'s/\t/ /g' popular-names.txt > popular-names-space.txt

• La partie expression régulière est pour Mac (BSD). Je ne pense pas que cela fonctionnera sous Linux.

12. Enregistrez la première colonne dans col1.txt et la deuxième colonne dans col2.txt

Enregistrez la version extraite de la première colonne de chaque ligne uniquement sous col1.txt et la version extraite de la deuxième colonne uniquement sous col2.txt. Utilisez la commande cut pour confirmation.

code

import pandas as pd

df = pd.read_csv('popular-names.txt', delimiter='\t', header=None)
df[0].to_csv('col1.txt', index=False, header=None)
df[1].to_csv('col2.txt', index=False, header=None)

commander

cut -f 1 popular-names.txt > col1.txt
cut -f 2 popular-names.txt > col2.txt

13. Fusionnez col1.txt et col2.txt

Combinez col1.txt et col2.txt créés dans 12 et créez un fichier texte dans lequel les première et deuxième colonnes du fichier d'origine sont organisées par des délimiteurs de tabulation. Utilisez la commande coller pour confirmation.

code

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('col1.txt', header=None)
df2 = pd.read_csv('col2.txt', header=None)
df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=1)
df_concat.to_csv('col3.txt', sep='\t', index=False, header=None)

commander

paste col1.txt col2.txt > col3.txt

14. Sortie de N lignes depuis le début

Recevez le nombre naturel N au moyen d'un argument de ligne de commande, et affichez uniquement les N premières lignes de l'entrée. Utilisez la commande head pour confirmation.

code

import pandas as pd
n = int(input())

df = pd.read_csv('popular-names.txt', delimiter='\t', header=None)
print(df.head(n))

commander

head -5 popular-names.txt

15. Sortez les N dernières lignes

Recevez le nombre naturel N au moyen d'un argument de ligne de commande, et affichez uniquement les N dernières lignes de l'entrée. Utilisez la commande tail pour confirmation.

code

import pandas as pd
n = int(input())

df = pd.read_csv('popular-names.txt', delimiter='\t', header=None)
print(df.tail(n))

commander

tail -5 popular-names.txt

16. Divisez le fichier en N

Recevez le nombre naturel N par des moyens tels que des arguments de ligne de commande et divisez le fichier d'entrée en N ligne par ligne. Réalisez le même traitement avec la commande de fractionnement.

code

import pandas as pd
n = int(input())

df = pd.read_csv('popular-names.txt', delimiter='\t', header=None)

for i in range(1, len(df) // n + 1):
    df[n*i:n*i+n:].to_csv('popular-names' + str(i) + '.txt', index=False, header=None)

Ce n'est pas très beau ici, mais cela ne semblait pas être un moyen concis de diviser le DataFrame ligne par ligne.

commander

split -l 200 popular-names.txt popular-names-

17. Différence dans la chaîne de caractères dans la première colonne

Recherchez le type de chaîne de caractères dans la première colonne (un ensemble de chaînes de caractères différentes). Utilisez les commandes cut, sort et uniq pour confirmation.

code

import pandas as pd

df = pd.read_csv('popular-names.txt', delimiter='\t', header=None)
print(set(list(df[0])))

commander

cut -f 1 popular-names.txt | sort | uniq

ʻUniq` doit être trié à l'avance.

18. Triez chaque ligne par ordre décroissant des nombres dans la troisième colonne

Disposez chaque ligne dans l'ordre inverse des nombres de la troisième colonne (Remarque: réorganisez le contenu de chaque ligne sans les changer). Utilisez la commande sort pour confirmation (ce problème ne doit pas nécessairement correspondre au résultat de l'exécution de la commande).

code

import pandas as pd

df = pd.read_csv('popular-names.txt', delimiter='\t', header=None)
print(df.sort_values(2, ascending=False))

commander

sort -n -r -k 3 popular-names.txt | head -10

• Puisque la sortie sera longue, nous avons réduit à 10 lignes avec head -10.

19. Recherchez la fréquence d'apparition de la chaîne de caractères dans la première colonne de chaque ligne et organisez-les par ordre décroissant de fréquence d'apparition.

Trouvez la fréquence d'apparition de la première colonne de chaque ligne et affichez-les par ordre décroissant. Utilisez les commandes cut, uniq et sort pour confirmation.

code

import pandas as pd

df = pd.read_csv('popular-names.txt', delimiter='\t', header=None)
print(df[0].value_counts())

commander

cut -f 1 popular-names.txt | sort | uniq -c | sort -n -r -k 1 | head -10

• Puisque la sortie sera longue, nous avons réduit à 10 lignes avec head -10.

en conclusion

Ce que vous pouvez apprendre au chapitre 2

• Principes de base des pandas.DataFrame
• Opérations sur les chaînes de caractères / fichiers avec les commandes Unix
  • sed
  • cut
  • paste
  • head
  • tail
  • split
  • sort
  • uniq