안녕하세요! pandas를 사용하여 train.csv와 test.csv 두 개의 파일을 불러오고, 중복된 행과 열을 제거하고, 영어 불용어를 제거하고, 문장부호 및 특수문자를 제거하고, 모든 텍스트를 소문자로 변환하며, 단어를 원형으로 변환하는 과정을 거친 후, 전처리된 데이터를 새로운 csv 파일로 저장하는 코드는 다음과 같습니다.

pythonCopy code
import pandas as pd
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
import string

# Load the CSV files
train_df = pd.read_csv("train.csv")
test_df = pd.read_csv("test.csv")

# Drop any duplicate rows and columns
train_df = train_df.drop_duplicates()
train_df = train_df.drop_duplicates(keep='first', subset=train_df.columns[1:])
test_df = test_df.drop_duplicates()
test_df = test_df.drop_duplicates(keep='first', subset=test_df.columns[1:])

# Remove stopwords, punctuation marks, and special characters, and convert text to lowercase
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('english'))
lemmatizer = WordNetLemmatizer()

def preprocess_text(text):
    # Remove punctuation marks
    text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))

    # Convert text to lowercase
    text = text.lower()

    # Remove stopwords and lemmatize words
    tokens = nltk.word_tokenize(text)
    filtered_tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens if token not in stop_words]
    processed_text = ' '.join(filtered_tokens)

    return processed_text

# Preprocess the text in the train and test datasets
train_df['text'] = train_df['text'].apply(preprocess_text)
test_df['text'] = test_df['text'].apply(preprocess_text)

# Save the preprocessed datasets to new CSV files
train_df.to_csv('train_preprocessed.csv', index=False)
test_df.to_csv('test_preprocessed.csv', index=False)

위 코드를 실행하면, train_preprocessed.csv와 test_preprocessed.csv 파일이 생성되고, 각각 전처리된 데이터가 저장됩니다. 이 코드에서는 NLTK 라이브러리를 사용하여 영어 불용어를 제거하고, 단어를 원형으로 변환하기 위해 WordNetLemmatizer를 사용합니다. 또한 string 모듈을 사용하여 문장부호와 특수문자를 제거합니다. 이러한 전처리 과정을 거치면, 텍스트 데이터를 보다 정제된 형태로 사용할 수 있습니다.

네, 전처리 과정을 remove_stopwords()와 preprocess_text() 함수로 나누어서 적용하는 코드를 아래에 제시해 드리겠습니다.

pythonCopy code
import pandas as pd
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
import string

# Load the CSV files
train_df = pd.read_csv("train.csv")
test_df = pd.read_csv("test.csv")

# Define the preprocessing functions
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('english'))
lemmatizer = WordNetLemmatizer()

def remove_stopwords(text):
    # Remove stopwords
    tokens = nltk.word_tokenize(text)
    filtered_tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
    processed_text = ' '.join(filtered_tokens)
    return processed_text

def preprocess_text(text):
    # Remove punctuation marks
    text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))

    # Convert text to lowercase
    text = text.lower()

    # Lemmatize words
    tokens = nltk.word_tokenize(text)
    filtered_tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens]
    processed_text = ' '.join(filtered_tokens)

    return processed_text

# Apply the preprocessing functions to the train and test datasets
train_df['text'] = train_df['text'].apply(remove_stopwords)
train_df['text'] = train_df['text'].apply(preprocess_text)
test_df['text'] = test_df['text'].apply(remove_stopwords)
test_df['text'] = test_df['text'].apply(preprocess_text)

# Save the preprocessed datasets to new CSV files
train_df.to_csv('train_preprocessed.csv', index=False)
test_df.to_csv('test_preprocessed.csv', index=False)

이 코드에서는 먼저 remove_stopwords() 함수를 적용하여 stopwords를 제거합니다. 그 후, preprocess_text() 함수를 적용하여 문장부호와 특수문자를 제거하고, 모든 텍스트를 소문자로 변환하며, 단어를 원형으로 변환합니다. 이러한 전처리 과정을 거쳐서 전처리된 데이터를 train_preprocessed.csv와 test_preprocessed.csv 파일로 저장합니다.