python 英文歌词词频统计

Python 可以通过自然语言处理库（如NLTK或spaCy）和正则表达式来统计英文歌词中的词频。以下是一个简单的示例：

import re
from collections import Counter

# 假设你有一个包含歌词的字符串
lyrics = "your_english_lyrics_here"

# 使用正则表达式提取单词
words = re.findall(r'\b\w+\b', lyrics.lower())

# 移除标点符号并统计词频
word_counts = Counter(words)

# 打印最常见的单词及其频率
most_common_words = word_counts.most_common()
for word, count in most_common_words:
    print(f"{word}: {count}")

这个代码片段首先使用正则表达式 `\b\w+\b` 提取所有的单词（假设没有特殊字符），然后将所有单词转换为小写以忽略大小写差异。接着，`Counter` 对象计算每个单词出现的次数。最后，`most_common` 函数返回一个列表，其中包含单词及其出现次数，按频率降序排列。

相关问题

python红楼梦词频统计

使用Python进行红楼梦的词频统计需要使用jieba库来进行中文分词。以下是一个简单的代码示例，可以实现对红楼梦文本中的单词进行词频统计：

import jieba

txt = open("G:\\红楼梦.txt","r",encoding="utf-8")
words = jieba.lcut(txt.read())

a = {}
for word in words:
    if len(word) == 1:
        continue
    else:
        a[word] = a.get(word,0) + 1

items = list(a.items())
items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)

for i in range(15):
    word, count = items[i]
    print("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))

txt.close()

这段代码的具体步骤如下：
1. 打开红楼梦.txt文件，采用UTF-8编码方式读取。
2. 使用jieba库的精准模式将红楼梦文本分词，并将分词结果保存到words列表中。
3. 创建一个空字典a，用于统计每个单词的出现次数。遍历words列表，对每个单词进行统计。
4. 将字典a转换为有序的列表items，并按照每个单词出现次数的降序进行排序。
5. 输出排序结果中的前15个单词以及对应的出现次数。

python处理excel词频统计

在Python中处理Excel词频统计的方法如下所示：

1. 首先，你需要导入所需的库。使用import语句导入pandas库、jieba库和collections库。pandas库用于读取和处理Excel文件，jieba库用于分词，collections库用于统计词频。

2. 使用pd.read_excel()函数读取Excel文件，并将其存储到一个DataFrame中。你需要提供Excel文件的路径作为参数。

3. 接下来，定义一个函数用于进行分词和统计词频。在这个函数中，使用jieba库的cut()函数对文章内容进行分词，并使用Counter()函数统计词频。

4. 创建一个新的数据框new_df用于存储统计结果。该数据框包括三列：主题、词语和词频。

5. 遍历每个主题，对每个主题进行以下操作：
a. 通过筛选相应的行，将文章内容合并为一个字符串。
b. 调用word_freq()函数对文章内容进行分词和统计词频。
c. 将统计结果写入新的数据框new_df。

6. 最后，使用to_excel()函数将新的数据框存储到Excel文件中。你需要提供一个文件名作为参数，并设置index=False以避免写入索引列。

以上是使用Python进行Excel词频统计的基本过程。你可以根据实际需求进一步调整代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python 助力词频统计自动化](https://blog.csdn.net/weixin_40796925/article/details/105132404)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python处理excel词频统计](https://blog.csdn.net/EaSoNgo111/article/details/129995500)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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