作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着互联网、社交网络、移动应用等信息化的普及，越来越多的人们产生了海量的数据，这些数据涵盖了各种类型的数据，如文本、图像、视频、音频等，且呈现出复杂的结构性。如何从海量的数据中提取有效的洞察力成为每一个数据科学家面临的难题。而对于文本数据的清洗和分析，Python语言在数据处理领域占据了重要地位，特别是在机器学习、自然语言处理、信息检索、数据可视化方面都有着广泛的应用。因此，本文将主要探讨Python的一些工具包和功能，以及文本数据的清洗和分析过程中的一些常用技巧。
2.基本概念术语说明
- 数据结构（Data Structure）
数据结构是指对存储在计算机内、磁盘或其他数据存储设备上的信息进行组织、管理和访问的规则集合。通俗地说，数据结构就是数据的存储方式。
- 文本数据（Textual data）
文本数据是最常见的数据形式，由一系列字符组成，可以是一段话、一张图片的文字描述、一则推文、一篇论文的正文等。文本数据有着丰富的信息含量，包括语义、意象、情感等。其特征是具有结构性和重复性，并且通常包含不确定性和噪声。
- 清洗（Cleaning）
数据清洗是指通过一定的规则去除或者保留数据中的杂质、错误、缺失数据等，达到数据的纯净、准确、可用状态的过程。
- 分词（Tokenization）
分词是指将文本数据按照词汇单元来切割的过程。英文文本的分词方法称为词法分析，中文文本的分词方法称作“分字”。