第1关：酒店评价数据分析.任务描述 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
任务描述 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 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。 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。 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 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'] 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！ 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 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。 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。 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 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'] 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！ 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 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。 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。 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 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'] 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！
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