解释代码def getStopList(): # 获取停用词表，这里给出的是网易云常用的部分停用词，也可以从本地读取文件 stopList = ['不要', '个人', '这里', '有些', '完全', '头像', '搜索', '还是', '那里', '看到', '不到', '回复', '歌手', '虽然', '网易云', '怎么', '曲子', '这首', '歌单', '不过',

这段代码定义了一个名为 `getStopList` 的函数，用于获取停用词表。在函数内部，定义了一个包含常用停用词的列表 `stopList`。这些停用词是从网易云音乐中提取的，但也可以从本地文件中读取。停用词是指在文本分析中被过滤掉的常用词汇，因为它们通常不包含有用的信息，或者会干扰文本分析的结果。

相关问题

def countWords(self, df): # 读取停用词表 stopwords_file = open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') stopwords = set(stopwords_file.read().splitlines()) stopwords_file.close() # 对评论内容进行中文分词 df = df['评论内容'].str.replace(r'\[.*?\]', '').apply(jieba.lcut) lst = [x for y in df.tolist() for x in y if len(x) >= 2 and x not in stopwords] # 统计词频 counts = Counter(lst) for i, word in enumerate(counts.most_common(30)): print('排名：{}，词汇：{}，频数：{}' . format(i + 1, word[0], word[1])) # 绘制词云 wc = WordCloud(width=1000, height=700, font_path="simhei.ttf", max_words=30,background_color="white") wc.generate_from_frequencies(counts) plt.axis('off') plt.imshow(wc) plt.savefig('词云图.png', dpi=300) plt.show()

这段代码定义了一个 `countWords` 方法，用于对评论内容进行分词，并统计词频并绘制词云图。该方法接受一个参数 `df`，表示需要处理的数据。

该方法首先读取停用词表，并对评论内容进行中文分词，去除停用词后统计词频。然后，使用 `most_common` 函数获取出现频率最高的前 30 个词汇，并将结果打印出来。接着，使用 `WordCloud` 类生成词云图，并将其保存为图片文件。最后，使用 `imshow` 函数显示词云图。

批量读取文件夹里的txt文件，根据停用词词表以及词表使用最大逆向算法进行分词，词表说明了哪些字的组合可以被算作一个词，停用词表说明哪些没有实意的词可以去掉，其中词表和停用词表均为excel文件，将分词结果以同名文件储存在另一个文件夹里

好的，这里提供一个修改版的代码，用于读取Excel文件中的词表和停用词表，并使用jieba分词库进行分词。

import os
import jieba
import pandas as pd

# 读取词表和停用词表
def read_excel(filename):
    df = pd.read_excel(filename, header=None)
    words = set(df[0].tolist())
    return words

userdict = read_excel('userdict.xlsx')
stopwords = read_excel('stopwords.xlsx')

# 加载自定义词典和停用词表
for word in userdict:
    jieba.add_word(word)

stopwords = stopwords.union(set(jieba.get_stop_words()))

# 最大逆向匹配算法
def cut(string):
    seg_list = []
    max_len = 5 # 词的最大长度
    while string:
        word = None
        for i in range(max_len, 0, -1):
            if len(string) >= i and string[-i:] not in stopwords:
                word = string[-i:]
                seg_list.append(word)
                string = string[:-i]
                break
        if word is None:
            seg_list.append(string[-1])
            string = string[:-1]
    return seg_list[::-1]

# 遍历文件夹，处理每个txt文件
input_folder = 'input_folder'
output_folder = 'output_folder'
for filename in os.listdir(input_folder):
    if filename.endswith('.txt'):
        # 读取文件内容
        with open(os.path.join(input_folder, filename), 'r', encoding='utf-8') as f:
            content = f.read().strip()
        # 分词
        seg_list = jieba.cut(content)
        seg_list = [seg.strip() for seg in seg_list if seg.strip() not in stopwords]
        # 写入文件
        with open(os.path.join(output_folder, filename), 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(' '.join(seg_list))

这段代码中使用了pandas库来读取Excel文件中的词表和停用词表。首先定义了一个 `read_excel` 函数，用于读取Excel文件中的内容，并将其转换为集合。然后加载自定义词典和停用词表，使用jieba分词库进行分词并去掉停用词，最后将分词结果写入同名文件中。请注意在使用前将 `input_folder` 和 `output_folder` 改为实际的文件夹路径，并将 `userdict.xlsx` 和 `stopwords.xlsx` 改为实际的词典和停用词表文件名。