python对分词后的csv进行词频统计

可以使用Python中的pandas和nltk包来对分词后的csv进行词频统计。使用pandas读取csv文件，然后利用nltk包进行分词和词频统计。具体实现可以参考以下代码：

import pandas as pd
import nltk

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('分词后的csv文件.csv', encoding='utf-8')

# 合并所有分词
words = []
for sentence in df['分词列名']:
    words += sentence.split(',')

# 进行词频统计
fdist = nltk.FreqDist(words)

# 输出前10个高频词
for word, freq in fdist.most_common(10):
    print("{}: {}".format(word, freq))

这样就可以对分词后的csv文件进行词频统计了，输出结果为前10个高频词。

相关问题

python词频统计结果写入csv,Python中CSV列的词频

好的，针对您的问题，我可以给出以下代码实现词频统计结果写入CSV文件中：

import csv
from collections import Counter

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = text.split()

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

# 将词频结果写入CSV文件
with open('word_counts.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['Word', 'Frequency'])
    for word, count in word_counts.items():
        writer.writerow([word, count])

在这个代码中，我们首先使用 `with open()` 语句读取文本文件，然后使用 `split()` 方法将文本分词存储到 `words` 变量中。接下来，我们使用 `Counter()` 函数统计词频，并将结果存储到 `word_counts` 变量中。最后，使用 `csv.writer()` 函数将结果写入CSV文件中。

需要注意的是，我们使用 `newline=''` 参数来避免生成空行。`writerow()` 方法用于写入一行数据，每行数据由两个列组成，分别表示单词和出现的频率。

怎么分词后的csv文件 读取并进行词频统计

好的，下面我来给你讲一下如何读取分词后的CSV文件并进行词频统计。

假设我们已经将文本进行了分词，并将结果保存到了CSV文件中。CSV文件的每一行代表一个文本，每个单元格代表一个分词结果。例如，下面是一个包含两个文本的CSV文件：

text1,This,is,a,sample,text,for,tokenization
text2,It,contains,multiple,sentences,and,punctuation.

接下来，我们可以使用Python中的csv模块来读取CSV文件，并对每个文本进行分词和词频统计。以下是读取CSV文件并进行词频统计的示例代码：

import csv
from collections import Counter
import nltk

with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    for row in reader:
        # 将每行文本进行分词
        tokens = nltk.word_tokenize(row[1])

        # 统计词频
        word_counts = Counter(tokens)

        # 打印出现频率最高的前10个词
        top_10 = word_counts.most_common(10)
        print(top_10)

运行以上代码后，会输出每个文本中出现频率最高的前10个词，结果类似下面这样：

[('for', 1), ('This', 1), ('is', 1), ('a', 1), ('sample', 1), ('text', 1), ('tokenization', 1)]
[('It', 1), ('contains', 1), ('multiple', 1), ('sentences', 1), ('and', 1), ('punctuation', 1), ('.', 1)]

以上代码中，我们使用csv模块读取CSV文件，并对每个文本进行分词和词频统计，然后打印出现频率最高的前10个词。

希望这个例子可以帮助你理解如何读取分词后的CSV文件并进行词频统计。