想要使得python的运行速度变得更快，就需要来对内存进行释放，需要将一些不需要的文本文件进行数据清理，所以接下来的这篇文章小编就来和大家分享一下清理文本数据的方法，希望大家能够认真的阅读，下面就来一起看看吧。
在进行文本的处理之前，最好是先对文本中的字符进格式的统一，将大小写等进行统一，这样就可以更加快速的进行文本的处理，当我们想要删除停止词时，最好是使用小写来进行，这样就可以检测到停止词。我们来看代码，如下所示：
x="ConStruCTion" x=x.lower() print(x) construction
当我们想要进行停止词的删除，所谓的停止词就是对文本没有起到作用的词，或者是作用不明显的词，我们就可以讲这些词进行删除，我们可以通过代码来实现，代码如下所示：
x="but still messed up."
x=''.join([word for word in x.split('')
if word not in stop_words])
print(x)
stillmessedup.对文本的数据进行清理，我们不仅仅可以完成以上的操作，还可以进行删除unicode字符，因为在有些文本中是会存在有这一类的字符，而一般是不可读的，因为是需要通过ASCII码来进行查看，想要进行这一类数据的删除，我们同样的可以使用代码来实现，代码如下所示：
x="apple%banana"
x=x.encode('ascii','ignore').decode()
print(x)
applebanana我们还可以进行标签或者连接删除，又或者来对功能的组合使用，还有就是文本的预处理，这个就需要使用在列表上，但是我们需要按顺序来进行操作。
以上就是关于python中清理文本的数据方法讲解，希望能够帮助到大家更好的学习理解，现在就不妨试着来操作一下吧。
