剛拿到這個(gè)問(wèn)題，大部分小伙伴一定會(huì)感覺(jué)到無(wú)所下手，數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)容那么多，要從哪個(gè)位置開(kāi)始入手，于是小編，也去試了試，先給自己定了個(gè)大的框架，于是一步一步把這個(gè)過(guò)程走出來(lái)，接著就幫大家呈現(xiàn)以下內(nèi)容，不知道的小伙伴可以來(lái)了解下啦`

常見(jiàn)的文本挖掘有以下方式：

1、讀取txt數(shù)據(jù)

In [1]: import pandas as pd
In [2]: mydata_txt = pd.read_csv('C:\\test_code.txt',sep = '\t',encoding = 'utf-8')

2、讀取csv數(shù)據(jù)

csv文本文件是非常常用的一種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，而且其存儲(chǔ)量要比Excel電子表格大很多，下面我們就來(lái)看看如何利用Python讀取csv格式的數(shù)據(jù)文件：

In [5]: mydata_csv = pd.read_csv('C:\\test.csv',sep = ',',encoding = 'utf-8')
In [6]: mydata_csv

3、讀取電子表格文件

這里所說(shuō)的電子表格就是Excel表格，可以是xls的電子表格，也可以是xlsx的電子表格。在日常工作中，很多數(shù)據(jù)都是存放在Excel電子表格中的，如果我們需要使用Python對(duì)其進(jìn)行分析或處理的話，第一步就是如何讀取Excel數(shù)據(jù)。下面我們來(lái)看看如果讀取Excel數(shù)據(jù)集：

In [7]: mydata_excel = pd.read_excel('C:\\test.xlsx',sep = '\t',encoding = 'utf-8')
In [8]: mydata_excel

4、讀取數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)

MySQLdb模塊是一個(gè)連接Python與MySQL的中間橋梁，但目前只能在Python2.x中運(yùn)行，但不意味著Python3就無(wú)法連接MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)。這里向大家介紹一個(gè)非常靈活而強(qiáng)大的模塊，那就是pymysql模塊。我比較喜歡他的原因是，該模塊可以偽裝成MySQLdb模塊，具體看下面的例子：

In [1]: import pymysql
In [2]: pymysql.install_as_MySQLdb()    #偽裝為MySQLdb模塊
In [3]: import MySQLdb使用Connection函數(shù)聯(lián)通Python與MySQL
In [4]: conn = MySQLdb.Connection(   ...:        host = 'localhost',   ...:        user = 'root',   ...:        password = 'snake',   ...:        port = 3306,   ...:        database = 'test',   ...:        charset='gbk')使用conn的游標(biāo)方法(cursor)，目的是為接下來(lái)的數(shù)據(jù)庫(kù)操作做鋪墊。
In [5]: cursor = conn.cursor()
In [6]: sql = 'select * from memberinfo'執(zhí)行SQL語(yǔ)句
In [7]: cursor.execute(sql)Out[7]: 4
In [8]: data = cursor.fetchall()
In [9]: data

好啦，以上就是常見(jiàn)的文本挖掘方式啦，大家可以試試哈~

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