python---酒店评价数据

描述‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

根据附件文件对酒店评价数据进行分析，本题使用jieba库中的lcut函数对数据进行分词。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

import jieba‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

test_str = '武汉理工大学是一所世人仰慕的大学' result = jieba.lcut(test_str) # 参数是字符串，结果是将字符串切分为词的列表 print(result) # ['武汉理工大学', '是', '一所', '世人', '仰慕', '的', '大学']‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

文件数据每行包括评论属性和评论内容两个数据，其中评论属性中’1‘代表好评，’0‘代表差评。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

要求实现以下功能：‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

文件编码格式为GBK，读取函数示例如下：‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

with open('comment.csv', 'r', encoding='GBK') as f: ls=[i.strip().split(',',maxsplit=1) for i in f.readlines()[1:]]‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

输入n‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

1. 如果n为’总评‘，分别输出该文件评论总数，好评条数，差评条数，输出格式参照示例一。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

2. 如果n为’平均‘，输出该文件中所有评论内容的平均长度（不需要排除字母，标点符号和数字），输出四舍五入后的整数，输出格式参照示例二。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

3. 如果n为’好评‘，对文件中所有好评进行词频分析，并输出词频出现最多的前15个词以及出现次数，输出格式参照示例三‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

4. 如果n为’差评‘，对文件中所有差评进行词频分析，并输出词频出现最多的前15个词以及出现次数，输出格式参照示例四‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

注：3，4两项功能中统计的词语，要求长度不小于2，不是数字组成，并且不是排除词.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

#排除词 ex=['不错','比较','可以','感觉','没有', '我们','就是','还是','非常','但是', '不过','有点','一个','一般','下次', '携程','不是','晚上','而且','他们', '什么','不好','时候','知道','这样', '这个','还有','总体','位置','客人', '因为','如果','这里','很多','选择', '居然','不能','实在','不会','这家', '结果','发现','竟然','已经','自己', '问题','不要','地方','只有','第二天', '酒店','房间','虽然']‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

1. 如果n非以上输入，输出’无数据‘，格式参照示例五

输入输出示例‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

示例只是输出格式示例，其中数据均与题目无关！‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

示例 1‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

1.  
   输入:
2.  
   总评
3.  
   输出:
4.  
   总评论: 8888
5.  
   好评: 6666
6.  
   差评: 2222

示例 2‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

1.  
   输入:
2.  
   平均
3.  
   输出:
4.  
   86

示例 3‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

1.  
   输入:
2.  
   好评
3.  
   输出:
4.  
   好像: 1000
5.  
   也许: 901
6.  
   早餐: 817
7.  
   偶尔: 749
8.  
   环境: 694
9.  
   设施: 669
10.  
    无论: 596
11.  
    价格: 495
12.  
    干净: 428
13.  
    程序: 419
14.  
    服务员: 337
15.  
    免费: 269
16.  
    交通: 206
17.  
    餐厅: 162
18.  
    性价比: 154

示例 4‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

1.  
   输入:差评
2.  
   输出:
3.  
   恶劣: 857
4.  
   服务: 788
5.  
   前台: 766
6.  
   服务员: 681
7.  
   早餐: 632
8.  
   宾馆: 632
9.  
   胡说: 502
10.  
    价格: 432
11.  
    退房: 344
12.  
    老虎: 324
13.  
    电话: 319
14.  
    态度: 317
15.  
    卫生间: 315
16.  
    点评: 214
17.  
    方便: 204

示例 5‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

1.  
   输入:
2.  
   1234
3.  
   输出:
4.  
   无数据

1.  
   import jieba
2.  
    
3.  
    
4.  
   def dosomething(start, end):
5.  
   counts = {}
6.  
   k = start
7.  
   while k < end:
8.  
   words = jieba.lcut(ls[k][1])
9.  
   for word in words:
10.  
    if len(word) < 2 or word in ex or word.isdigit():
11.  
    continue
12.  
    else:
13.  
    counts[word] = counts.get(word, 0) 1
14.  
    k = 1
15.  
    items = list(counts.items())
16.  
    items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
17.  
    for m in range(15):
18.  
    word, count = items[m]
19.  
    print('{}: {}'.format(word, count))
20.  
     
21.  
     
22.  
    with open('comment.csv', 'r', encoding='GBK') as f:
23.  
    ls = [i.strip().split(',', maxsplit=1) for i in f.readlines()[1:]]
24.  
    ex = ['不错', '比较', '可以', '感觉', '没有', '我们', '就是', '还是', '非常', '但是', '不过', '有点', '一个', '一般', '下次',
25.  
    '携程', '不是', '晚上', '而且', '他们', '什么', '不好', '时候', '知道', '这样', '这个', '还有', '总体', '位置', '客人',
26.  
    '因为', '如果', '这里', '很多', '选择', '居然', '不能', '实在', '不会',
27.  
    '这家', '结果', '发现', '竟然', '已经', '自己', '问题', '不要', '地方', '只有', '第二天', '酒店', '房间', '虽然']
28.  
     
29.  
    n = input()
30.  
    good = 0
31.  
    total = len(ls)
32.  
    sums = 0
33.  
     
34.  
    if n in ["好评", "差评", "总评", "平均"]:
35.  
    for i in ls:
36.  
    if i[0] == '1':
37.  
    good = 1
38.  
    if n == "总评":
39.  
    print("总评论:", total)
40.  
    print("好评:", good)
41.  
    print("差评:", total - good)
42.  
    elif n == "平均":
43.  
    for i in ls:
44.  
    sums = len(i[1])
45.  
    print(sums // total)
46.  
    elif n == "好评":
47.  
    dosomething(0, good)
48.  
    elif n == "差评":
49.  
    dosomething(good, total)
50.  
    else:
51.  
    print("无数据")

这篇好文章是转载于：学新通技术网