Python 医学文本结构化,文本分段,文本正则化处理,医学文本拆分成段落

该博客介绍了如何使用Python和正则表达式对文本进行处理,将内容分段并结构化为DataFrame。首先,读取名为'方剂学--完整版.txt'的文件,并将每行数据存储在列表中。接着,利用正则表达式匹配特定模式,如名称、组成、功用和主治等关键信息。然后,将匹配结果转换为DataFrame,方便进一步分析和可视化。最后,将DataFrame保存为Excel文件,便于后续使用。
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文章分段,文本结构化

import re

data = []
for line in open('方剂学--完整版.txt',encoding='utf8'):
    data.append(line.strip())

print(data[:20])

数据结构:

处理过程,用正则表达式:

f = open('方剂学--完整版.txt',encoding='utf8')
text = f.read()
f.close()
#构造正则串
pattern = """\n(.*?)\n【组成】(.*?)\n【功用】(.*?)\n【主治】(.*?)\n"""
text_list = re.findall(pattern=pattern,string=text)
print(text_list[:5])

 用pandas转化为Dataframe结构,可视化程度高:

import pandas as pd

df_drug = pd.DataFrame(text_list,columns=['name','组成','功用','主治'])
df_drug.head(3)

 保存结果:

df_drug.to_excel('方剂学_完整版.xlsx',index=None)

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