以下这段代码是什么意思:#将上面统计出来的词频做成dataframe Word = [] number = [] wordlen =[] dd = wordcount.most_common() for i,j in dd: Word.append(i) number.append(int(j)) wordlen.append(len(i)) word_stat = pd.DataFrame({'Word':Word,'number':number,"wordlen":wordlen}) word_stat.tail(50) word_stat.to_excel('red.xlsx') word_stat = pd.DataFrame({'Word':Word,'number':number,"wordlen":wordlen}) word_stat.tail(50) word_stat.to_excel('red.xlsx')
时间: 2024-03-30 10:38:11 浏览: 19
这段代码的作用是将之前统计出来的词频信息转化为一个DataFrame,并将结果保存为一个Excel文件。具体解释如下:
1. 首先定义了三个空列表Word、number和wordlen,用于存储单词、出现频次和单词长度。
2. 利用collections模块中的most_common()函数,按照词频从高到低对之前统计出的词频信息进行排序,返回一个由元组组成的列表dd。
3. 遍历dd列表,将每个元组中的单词、频次和单词长度分别添加到Word、number和wordlen列表中。
4. 利用pandas模块中的DataFrame函数将Word、number和wordlen列表转化为一个DataFrame,其中列名分别为Word、number和wordlen。
5. 利用DataFrame的tail()函数输出DataFrame的最后50行,即出现频次最少的50个单词。
6. 利用DataFrame的to_excel()函数将DataFrame保存为一个名为"red.xlsx"的Excel文件。
相关问题
修改这段代码,将词频统计结果按照:“单词 出现次数”的格式保存到txt文件中,将运行时间打印出来
```python
import time
start = time.time()
def word_count(file_path):
# 打开文件并读取内容
with open(file_path, 'r') as f:
data = f.read()
# 将文件内容转换为小写
data = data.lower()
# 将非字母替换为空格
for ch in '`!@#~$%^&*()_-+=|\{}[]:;"<>,.?/\'':
data = data.replace(ch, ' ')
# 分割单词
words = data.split()
# 统计单词出现次数
word_count = {}
for word in words:
if word not in word_count:
word_count[word] = 1
else:
word_count[word] += 1
# 保存词频统计结果到txt文件
with open('result.txt', 'w') as f:
for word, count in word_count.items():
f.write(word + ' ' + str(count) + '\n')
# 返回词频统计结果
return word_count
file_path = 'example.txt'
word_count_result = word_count(file_path)
print(word_count_result)
end = time.time()
print("运行时间为:", end-start, "秒")
```
for i in testset: word = word_tokenize(i) # 每一句的词频数字典 for j in word: if j not in unigramsDist: unigramsDist[j] = 0什么意思
这是一段Python代码,它的作用是对一个叫做testset的数据集进行处理,统计每个单词出现的频率并存储到一个叫做unigramsDist的字典中。具体来说:
- 第一行的for循环遍历了testset中的每一句话;
- 第二行使用了nltk库中的word_tokenize函数,将每一句话分词,并将结果赋值给word变量;
- 第三行的for循环遍历了每一句话中的每个单词;
- 第四行的if语句判断当前单词j是否已经在unigramsDist字典中存在,如果不存在,则将其添加到字典中,并将其出现次数初始化为0。
这段代码是在进行自然语言处理中的文本预处理,目的是统计每个单词在文本中出现的频率,以便后续可以进行词频分析、文本分类、信息检索等任务。
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