emoji数据清洗

本文探讨如何利用emoji库提升微博文本中表情符号的准确捕捉,介绍filter_emoji函数实现emoji过滤和替换,以提高数据处理效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在对微博等文本数据进行处理的时候发现以往的颜文字之外还会抓取到emoji数据,这部分虽然可以匹配到,但是经常挂一漏万。在网上检索到有一个emoji库可以使用。

直接pip安装emoji库

import emoji
import re
def filter_emoji(desstr,restr=''):  
    #过滤表情   
    try:  
        co = re.compile(u'[\U00010000-\U0010ffff]|\u200b')  
    except re.error:  
        co = re.compile(u'[\uD800-\uDBFF][\uDC00-\uDFFF]')  
    return co.sub(restr, desstr)

filter_emoji(str)

str='#双减政策# vipkid政策今天终于还是出了😮🌬沐沐和他最喜欢的YUC上课的机会不多了...这么好又负责任的老师  真舍不得... ​'

# '#双减政策# vipkid政策今天终于还是出了沐沐和他最喜欢的YUC上课的机会不多了...这么好又负责任的老师  真舍不得... '

### 在 Pandas DataFrame 中移除字符串中的 Emoji 当需要清理 Pandas 数据框 (`DataFrame`) 中的字符串列并去除其中的 Emoji 时,可以通过多种方式实现这一目标。以下是具体的解决方案及其说明: --- #### 方法一:自定义 `remove_emoji` 函数 可以基于正则表达式构建一个通用的 `remove_emoji` 函数,并将其应用于整个数据框的字符串列。 ```python import pandas as pd import re # 定义 remove_emoji 函数 def remove_emoji(text): emoji_pattern = re.compile("[" u"\U0001F600-\U0001F64F" # Emoticons u"\U0001F300-\U0001F5FF" # Symbols & Pictographs u"\U0001F680-\U0001F6FF" # Transport & Map Symbols u"\U0001F1E0-\U0001F1FF" # Flags (iOS) "]+", flags=re.UNICODE) return emoji_pattern.sub(r'', str(text)) # 创建示例 DataFrame data = {'text': ['Hello, world! 😊', 'Python is fun 🐍', 'Data Science 💻']} df = pd.DataFrame(data) # 应用 remove_emoji 到 DataFrame 的某一列 df['cleaned_text'] = df['text'].apply(remove_emoji) print(df[['text', 'cleaned_text']]) ``` 上述代码会生成一个新的列 `cleaned_text`,其中所有的 Emoji 都已被移除[^1]。 --- #### 方法二:使用第三方库 `demoji` 如果不想手动编写复杂的正则表达式模式,可以选择使用专门用于处理 Emoji 的第三方库 `demoji` 来简化流程。 ##### 步骤 1:安装 `demoji` ```bash pip install demoji ``` ##### 步骤 2:应用 `demoji` 清理数据框 ```python import pandas as pd import demoji # 初始化 demoji demoji.download_codes() # 自定义函数以移除 Emoji def remove_emoji_with_demoji(text): return demoji.replace(str(text), "") # 替换为空白字符 # 示例 DataFrame data = {'text': ['Hello, world! 😊', 'Python is fun 🐍', 'Data Science 💻']} df = pd.DataFrame(data) # 移除 Emoji df['cleaned_text'] = df['text'].apply(remove_emoji_with_demoji) print(df[['text', 'cleaned_text']]) ``` 此方法不仅简单易用,而且能够覆盖更多的 Unicode 范围,适合复杂场景下的 Emoji 处理需求[^2]。 --- #### 方法三:结合矢量化操作优化性能 对于大规模的数据集,逐行调用函数可能会带来较大的计算开销。此时可尝试利用 NumPy 或者正则表达式的矢量化特性提升效率。 ```python import numpy as np import pandas as pd import re # 构建正则表达式编译对象 emoji_pattern = re.compile("[" u"\U0001F600-\U0001F64F" u"\U0001F300-\U0001F5FF" u"\U0001F680-\U0001F6FF" u"\U0001F1E0-\U0001F1FF" "]+", flags=re.UNICODE) # 矢量化的 remove_emoji 函数 def vectorized_remove_emoji(series): return series.apply(lambda x: emoji_pattern.sub(r'', str(x))) # 示例 DataFrame data = {'text': ['Hello, world! 😊', 'Python is fun 🐍', 'Data Science 💻']} df = pd.DataFrame(data) # 使用矢量化方法移除 Emoji df['cleaned_text'] = vectorized_remove_emoji(df['text']) print(df[['text', 'cleaned_text']]) ``` 这种方式特别适用于大型数据集上的批量处理任务,因为它充分利用了 Pandas 和 NumPy 提供的高性能运算能力[^3]。 --- ### 性能对比与适用场景分析 | **方法** | **优点** | **缺点** | |-------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------| | 自定义正则表达式 | 不依赖额外库,灵活性高 | 对于不熟悉正则表达式的用户来说可能较难理解和维护 | | 第三方库 `demoji` | 易于使用,支持广泛的 Unicode 表情符号 | 增加了项目的外部依赖,需提前安装 | | 矢量化操作 | 更高的执行效率,尤其适合大体量数据 | 实现稍显复杂,初学者可能难以掌握 | 根据实际应用场景选择合适的技术方案至关重要。 ---
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