python年报词频统计代码

当然，我可以为您提供一个简单的代码示例来进行年报词频统。以下是一个基本的实现：

import re
from collections import Counter

def count_word_frequency(text    # 将文本转换为小写并去除标点符号
    text = re.sub'[^\w\s '', text.lower())
    
    # 使用空格割文本并算词频
    word_list = text.split()
    word_count = Counter(word_list)
    
    return word_count

# 读取年报文本文件
with open('annual_report.txt', 'r') as file:
    report_text =.read()

# 统计词频
word_frequency = count_word_frequency(report_text)

# 输出前10个出现频率最高的词汇及其频率
top_10_words = word_fr.most_common(10)
for word, frequency in top_10_words:
    print(f"{word}: {frequency}")

请注意，上述代码假设您已经一个名为`annual_report.txt`的文本文件，其中包含了需要进行词频统计的年报文本。您可以根据实际情况修改文件名或路径。

相关问题

python年报词频统计

要使用Python进行年报词频统计，可以参考以下基本思路和代码示例。
首先，在之前的代码中，已经将年报文件转换为了TXT格式，接下来需要读取转换后的TXT文件并进行文本分析。
可以使用Python的字符串处理和计数函数来实现关键词的统计。以下是一个简单的示例代码：

import os

def count_keywords(txt_path, keywords):
    with open(txt_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        text = file.read()
    
    keyword_count = {}
    for keyword in keywords:
        count = text.count(keyword)
        keyword_count[keyword = count
    
    return keyword_count

if __name__ == "__main__":
    txt_path = 'path/to/converted/txt/file.txt'  # 替换为实际的TXT文件路径
    keywords = ['关键词1', '关键词2', '关键词3']  # 替换为需要统计的关键词列表
    
    keyword_count = count_keywords(txt_path, keywords)
    print(keyword_count)

在上述代码中，`txt_path`应该替换为实际的转换后的TXT文件路径，`keywords`应该替换为需要统计的关键词列表。
`count_keywords`函数用于统计关键词在文本中出现的次数，并将结果存储在`keyword_count`字典中，关键词作为键，出现次数作为值。
最后，通过打印`keyword_count`可以查看关键词的词频统计结果。

请注意，这只是一个简单示例，实际的关键词统计可能需要根据具体的需求进行更多的处理和分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

python爬虫年报词频

Python爬虫年报词频是指使用Python编写的爬虫程序，用于抓取年报文本数据，并统计其中各个词语出现的频率。通过分析年报中的词频，可以了解到公司在年度报告中关注的重点和发展方向。

实现Python爬虫年报词频的一般步骤如下：
1. 确定目标网站：选择需要抓取年报数据的网站。
2. 编写爬虫程序：使用Python编写爬虫程序，通过网络请求获取年报文本数据。
3. 数据清洗：对获取的年报文本数据进行清洗，去除无关字符和标点符号。
4. 分词处理：使用分词工具（如jieba）对年报文本进行分词处理，将文本拆分成一个个词语。
5. 统计词频：统计每个词语在年报文本中出现的频率。
6. 可视化展示：将统计结果进行可视化展示，如生成词云图或柱状图。