f2 = open(r'D:\spyder\实验考察\santitaiqiu.txt', 'r', encoding='utf-8').read() #生成一个生成器,切分文本,将切分的结果存入列表中 words = list(jieba.cut(f2)) words_pd = pd.DataFrame(words[[2]], columns=['word', 'type']) # 创建结果数据框 print(words_pd.head(4)) words_gb = words_pd.groupby(['type', 'word'])['word'].count() print(words_gb.head(4))哪里错了
时间: 2023-08-09 16:10:14 浏览: 47
你的代码中有以下几个问题:
1. 在第一行读取文本文件时,应该使用 `with open()` 语句来打开文件,这样可以自动关闭文件,避免文件未关闭造成的问题。
2. 在使用 `jieba.cut()` 分词时,需要将生成器转换为列表,即 `list(jieba.cut(f2))`。
3. 在创建结果数据框时,需要正确指定要取的索引值,即 `words[2]` 应该改为 `words[1]`,因为索引从0开始。
4. 在使用 `groupby()` 方法时,应该将需要分组的列名用列表或元组包起来,即 `words_pd.groupby(['type', 'word'])['word'].count()`。
下面是修改后的代码:
```
import pandas as pd
import jieba
with open(r'D:\spyder\实验考察\santitaiqiu.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
f2 = f.read()
words = list(jieba.cut(f2))
words_pd = pd.DataFrame(words[1:], columns=['word', 'type'])
print(words_pd.head(4))
words_gb = words_pd.groupby(['type', 'word'])['word'].count()
print(words_gb.head(4))
```
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from PIL import Image import pytesseract path = r'D:\spyder\img\chinese.png' # cong = r'--psm 10' text = pytesseract.image_to_string(Image.open(path),lang="chi_sim") print(text) 以上代码什么意思
以上代码是使用Python的PIL库和pytesseract库进行图像文字识别的示例代码。
首先,导入了`Image`模块和`pytesseract`模块。
然后,定义了一个变量`path`,它存储了待识别图像的路径。
接下来,使用`Image.open()`函数打开图像文件,并使用`pytesseract.image_to_string()`函数将图像中的文字识别为字符串。`lang="chi_sim"`参数指定了要识别的文字是中文(简体)。
最后,将识别结果打印输出。
总体来说,以上代码的作用是读取一张图片,并使用Tesseract OCR引擎对其中的中文文字进行识别,并将识别结果打印输出。
runfile('C:/Users/lw/.spyder-py3/temp.py', wdir='C:/Users/lw/.spyder-py3')
这是一段代码的执行结果,其中引用了三个不同的输出结果。根据引用\[1\],执行结果是一个包含浮点数的序列。根据引用\[2\],执行结果是一个包含浮点数的序列,并且每个浮点数都有一个对应的字母标签。根据引用\[3\],执行结果是一个包含日期和浮点数的序列,其中日期是按天递增的。请注意,这些输出结果是根据给定的代码执行的,具体的代码内容没有提供,因此无法给出更详细的解释。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas 快速入门](https://blog.csdn.net/W_H_M_2018/article/details/105272691)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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