天池新闻文本分类EDA_datawihle组队学习
首先读取训练集，由于数据量过大，并且文件路径中含有中文，所以这里的解决方法一：
train_df = pd.read_csv('C:/Users/杨浩然/Desktop/nlp_新闻文本分类/train_set.csv', sep='\t', nrows=100,engine='python')
添加nrows限制读取行数，并且因为PY3调用read_csv时默认使用C 作为解析引擎，导致中文路径出错，添加engine可以解决中文路径问题。
针对数据量过大读取初始化错误，同时也可以解决中文路径问题，直接使用open函数读取文件：
train_df=pd.read_csv(open('C:/Users/杨浩然/Desktop/nlp_新闻文本分类/train_set.csv'), sep='\t')
train_df.head(5)查看前5行数据,分为LABEL和匿名好的字符文本集
非结构化数据，没有太多数据统计EDA。首先需要了解每条文本的长度，文本样本由空格分隔符分开，使用以下操作统计：
可以得到20W训练样本中，句子长度均值为907，最长57921，最短2。统计值无法查看句子长度分布，所以做一个分布查看：
可以看到绝大部分句子长度大致在5000以下，为了验证句子长度在5000以下样本，继续画图：
可以更清楚的看到我们的数据分布，很明显的右偏分布，并且大部分其实长度为3000以下。
接下来查看我们的样本类别分布：
在数据集中标签的对应的关系如下：{'科技': 0, '股票': 1, '体育': 2, '娱乐': 3, '时政': 4, '社会': 5, '教育': 6, '财经': 7, '家居': 8, '游戏': 9, '房产': 10, '时尚': 11, '**': 12, '星座': 13}
可以看到我们的样本分布有的是及其不均匀的，当建模的时候可以寻找各种解决样本不均衡的模型算法，或者数据解决方法，结构化数据解决样本不均衡的方法按我的经验有：上下采样、Border-line SMOTE、手工添加数据、数据增强、XGB 样本均衡参数，都可以尝试的方法。
接下来是字符分布的探索统计，感觉有点类似TF-IDF的统计方式(本机计算资源不足，调整nrows=100，暂时使用100个样本统计下列词语)：
总词量2405，出现次数最多得3750编号词，3702词，最少的5034，出现1次。
统计每行中出现次数较多的字符，有有可能为标点符号等，查看排序前10编号的字符，
all_lines为每行去重后，将每行样本以空格符连接的字符串，使用counter函数返回包含每个字符与统计量的counter对象类
sorted(iterable[,cmp[,key[,reverse]]])为函数原型，reverse=True降序，参数Counter.items()返回的是以列表返回的可遍历的值（for k,v 循环遍历），key为进行比较的元素，reverse=True降序，lambda d:int(d[1])代表使用word_count中第二个元素值为比较元素进行降序排序，最后得到一个列表中，按每个元组第二个元素排序的数组，也就是按字符统计个数从大到小排序的数组。这样就可以选择前10个出现次数较多的字符进行分析。前三个为在100个样本中出现了99次，99次，96次的字符，所以很有可能为标点符号。
官方提示的结论：
- 赛题中每个新闻包含的字符个数平均为1000个，还有一些新闻字符较长；
- 赛题中新闻类别分布不均匀，科技类新闻样本量接近4w，星座类新闻样本量不到1k；
- 赛题总共包括7000-8000个字符；
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每个新闻平均字符个数较多，可能需要截断；
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由于类别不均衡，会严重影响模型的精度；
本章作业
- 假设字符3750，字符900和字符648是句子的标点符号，请分析赛题每篇新闻平均由多少个句子构成？
- 统计每类新闻中出现次数最多的字符 答：1，由于需要进行多个字符来分割字符串，无法使用split，要使用re.split()多个条件分割字符串后取每行长度就得到没篇新闻的句子个数，然后除以总样本量，就得到平均句子长度，具体实现如下：
这里只使用了100条样本所以直接求此列的sum()，再除以样本量100，得到均值：
此样本量下句子的均值为80.5条。 答：2，统计每类新闻中出现次数最多的字符，首先需要将每条样本中出现次数最多的字符求出，由于计算资源不够，只使用了100条样本，样本的标签都为2，所以循环只统计了新闻类别为2的出现次数最多的字符，但是只需要更改数据样本量为全量，就可以得到所有分类新闻的出现次数最多的字符。代码如下：