在《西游记》全文中，统计不同频段的词汇分布情况：查询词汇频率在[0-100]、[100-1000]、[1000-5000]、[5000以上]等的分布情况。‪D:\xiyouji.txt 我需要完整的jupter代码。用codecs、nltk、Counter来进行自然语言分析

为了完成这个任务，我们需要使用Python的`pandas`, `codecs`, `nltk`, 和 `collections.Counter`库。首先，确保你已经安装了这些库，如果没有，可以使用`pip install pandas nltk collections`进行安装。

以下是一个简单的Jupyter Notebook示例，用于读取文本文件并分析词汇频率：

import pandas as pd
import codecs
from nltk.corpus import stopwords
from collections import Counter
import string

# 1. 读取文本文件
def read_text(file_path):
    with codecs.open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        text = f.read()
    return text

text = read_text('D:\\xiyouji.txt')

# 2. 数据预处理
# 去除标点符号和停用词
stop_words = set(stopwords.words('chinese')) | set(string.punctuation)
processed_text = ''.join([char for char in text if char not in stop_words])

# 3. 分词
words = processed_text.split()

# 4. 统计词汇频率
word_freq = Counter(words)

# 5. 划分词汇频段并计算每个频段的数量
freq_bands = {
    '0-100': [word for word, freq in word_freq.items() if freq <= 100],
    '100-1000': [word for word, freq in word_freq.items() if 100 < freq <= 1000],
    '1000-5000': [word for word, freq in word_freq.items() if 1000 < freq <= 5000],
    '5000以上': [word for word, freq in word_freq.items() if freq > 5000]
}

# 将结果转换为DataFrame方便查看
df_word_freq = pd.DataFrame({
    '词汇频段': list(freq_bands.keys()),
    '词汇数量': [len(band) for band in freq_bands.values()]
})

# 显示结果
print(df_word_freq)

运行此代码后，你会看到一个包含不同词汇频段及其对应单词数量的DataFrame。注意，由于《西游记》是一本古典文学作品，其中的词汇量可能会非常大，所以对于频段划分，高频率的词汇可能会分布在较高的频段内。