Windows系统安装Python3.X，安装Python模块(图)

　　Windows系统安装Python3.X，安装Python模块(图)

　　在Windows系统上安装Python3.X，安装Python模块，使用Sublime编辑器编译并运行Python，请移至视频教程的第一阶段，或更多>>>

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　　关键词分类脚本原理说明

　　在阿里巴巴国际站运营期间，我们经常遇到关键词分类和分组。该脚本就是为了解决这一需求。它是*敏*感*词*化的。如果您对行业有一定的了解，则可以基于材料，过程，模型和疗效。等待关键词作为分类的基础。例如：当您输入*敏*感*词*时，所有收录*敏*感*词*的关键词（例如，*敏*感*词*头发，巴西人的原创头发，接发女的头发）都将出现在excel表中的同一行中，这大大提高了分类效率。

　　关键词分类目的

　　方便，快速，准确的组合，以产生更多高质量的标题

　　阿里巴巴国际站关键词分类工具v1版源代码

#encoding=utf-8

#导入所需模块

import pandas as pd

import numpy as np

from openpyxl import load_workbook

#定义一个列表，不同行业可以按材料，型号，工艺，疗效等分类分组，此处按型号

keyword_list=['phone6','phone6s','phone8']

#pandas方法read_excel，读取文件准备分类的词库keywords.xlsx，这份词库是从引流关键词导出的，请保留它的抬头

df_inner=pd.read_excel('keywords.xlsx',encoding='utf-8')

#drop_duplicates方法去重

df_inner.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)

# df_inner=df_inner.loc[df_inner['词'].isin(['ipl'])]

n=1

#遍历去读取列表

for i in keyword_list:

#判断‘词’这一列是否包含i，而i则是keyword_list中每一个想要按这类词分组的关键词

df_out=df_inner.loc[df_inner['词'].str.contains('%s'%i)]

#输出‘词’和‘搜索指数’这两列

category=df_out[['词','搜索指数']]

#理解为pandas可识别的对象

category=pd.DataFrame(category)

print (category)

#以下一整块都是为了将分类分组好的关键词输出到同一个exlce文件中不同的sheet

book=load_workbook('keywords.xlsx')

writer=pd.ExcelWriter('keywords.xlsx',engine='openpyxl')

writer.book=book

writer.sheets=dict((ws.title,ws) for ws in book.worksheets)

category.to_excel(writer,"%s"%i,index=0,startrow=0,startcol=0)

writer.save()

　　[使用关键词分类发布产品流程]

　　检查由1.采集的关键词的排名。只有排名不高的关键词才能用于发布新产品

　　2.关键词过滤，使用以前采集的不相关词作为基本过滤，此步骤可以放在第一步中进行操作

　　3.关键词分类，其一是合并标题，其次，如果分类正确，就可以删除不相关的分类

　　4.组合标题，使用相同类型的相关性更高的关键词组合标题，且标题少于128个字符。

　　5.产品得分通常可以达到4. 9分，如果有图片，文字和表格，表格可以提高大约5分