将 NLTK 代码重写为可多次调用的 Python 函数

用户在 Python 中编写了 NLTK 代码，希望将代码重写成一个可多次调用的函数，以便在不同的场景中重复使用。以下是代码的片段：

stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english')
user_defined_stop_words = ['st', 'rd', 'kwun tong', 'kwai chung', 'kwun', 'tong']
new_stop_words = stopwords + user_defined_stop_words

data['Clean_addr'] = data['Adj_Addr'].apply(lambda x: ' '.join([item.lower() for item in x.split()]))
data['Clean_addr'] = data['Clean_addr'].apply(lambda x: "".join([item.lower() for item in x if not item.isdigit()]))
data['Clean_addr'] = data['Clean_addr'].apply(lambda x: "".join([item.lower() for item in x if item not in string.punctuation]))
data['Clean_addr'] = data['Clean_addr'].apply(lambda x: ' '.join([item.lower() for item in x.split() if item not in (new_stop_words)]))

cv = CountVectorizer(max_features = 200, analyzer='word', ngram_range=(1, 3))
cv_addr = cv.fit_transform(data.pop('Clean_addr'))

for i, col in enumerate(cv.get_feature_names()):
    data[col] = pd.SparseSeries(cv_addr[:, i].toarray().ravel(), fill_value=0)

2. 解决方案

为了将代码重写成一个可重复调用的函数，可以按照以下步骤进行操作：

1. 将代码中涉及到的变量和常量声明为函数的参数，以便在不同的场景中可以灵活地调整这些值。
2. 将代码中的函数调用改为对自定义函数的调用，并将参数传入函数中。
3. 在函数中实现代码的逻辑，并在函数中返回处理后的结果。

以下是重写后的代码示例：

def clean_and_vectorize_text(data, stopwords, user_defined_stop_words):
    """
    对文本进行清洗和向量化处理

    Args:
        data: 待处理的文本数据
        stopwords: NLTK 停用词列表
        user_defined_stop_words: 用户自定义的停用词列表

    Returns:
        清洗和向量化后的文本数据
    """

    # 合并停用词列表
    new_stop_words = stopwords + user_defined_stop_words

    # 清洗文本
    data['Clean_addr'] = data['Adj_Addr'].apply(lambda x: ' '.join([item.lower() for item in x.split()]))
    data['Clean_addr'] = data['Clean_addr'].apply(lambda x: "".join([item.lower() for item in x if not item.isdigit()]))
    data['Clean_addr'] = data['Clean_addr'].apply(lambda x: "".join([item.lower() for item in x if item not in string.punctuation]))
    data['Clean_addr'] = data['Clean_addr'].apply(lambda x: ' '.join([item.lower() for item in x.split() if item not in (new_stop_words)]))

    # 向量化文本
    cv = CountVectorizer(max_features=200, analyzer='word', ngram_range=(1, 3))
    cv_addr = cv.fit_transform(data.pop('Clean_addr'))

    # 将向量化后的文本数据存储到 DataFrame 中
    for i, col in enumerate(cv.get_feature_names()):
        data[col] = pd.SparseSeries(cv_addr[:, i].toarray().ravel(), fill_value=0)

    return data

# 使用自定义函数对数据进行清洗和向量化处理
cleaned_and_vectorized_data = clean_and_vectorize_text(data, stopwords, user_defined_stop_words)

使用上面的代码示例，您就可以将代码重写成一个可重复调用的函数，并在不同的场景中重复使用该函数。