Python怎样统计每行数据的词频
时间: 2023-06-11 21:10:00 浏览: 165
您好,要统计每行数据的词频可以按照以下步骤进行:
1. 逐行读取文本文件:使用 Python 中的“with open() as file”语句逐行读取文本文件。
2. 分词统计词频:将每一行的文本转化为单词列表,使用 Python 中的“split”方法。然后使用 Python 中的“collections”模块中的”Counter”函数统计每个单词出现的次数,生成一个词频字典。
3. 输出词频结果:逐行将词频字典输出。
下面是一个示例代码:
```
import collections
with open('file.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
for line in file:
word_list = line.split()
word_count = collections.Counter(word_list)
print(word_count)
```
注意,以上代码中的“file.txt”需要替换成你要统计的文件名。
相关问题
Python怎样统计Excel文件中每行数据的词频
可以使用Python中的pandas和nltk库来进行Excel文件中每行数据的词频统计。首先,使用pandas库中的read_excel函数读取Excel文件,然后将每行数据使用nltk库中的word_tokenize函数进行分词,再使用Counter函数统计每行数据的词频。具体代码如下:
import pandas as pd
import nltk
from collections import Counter
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("file.xlsx")
# 分词并统计词频
freq_dict = {}
for row in df.iterrows():
tokens = nltk.word_tokenize(row[1][0])
count = Counter(tokens)
for word, frequency in count.items():
freq_dict[word] = freq_dict.get(word, 0) + frequency
print(freq_dict)
注:上述代码仅演示了如何统计一个Excel文件中每行数据的词频,因此读取Excel文件和出现的问题并未具体说明,需要根据具体情况进行修改。
python根据分词后的数据统计词频
可以使用Python中collections库中的Counter类来统计词频。具体实现步骤如下:
1. 将分词后的文本存入列表中,例如words_list。
2. 导入collections库中的Counter类。
3. 使用Counter类统计列表中每个单词出现的次数,生成一个字典。
4. 按照词频从高到低排序,输出结果。
示例代码如下:
```python
import collections
words_list = ["这", "是", "一个", "测试", "文本", ",", "测试", "文本", "用于", "测试", "Python", "统计", "词频"]
word_count = collections.Counter(words_list)
# 按照词频从高到低排序
sort_word_count = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for word, count in sort_word_count:
print(word, count)
```
输出结果为:
```
测试 3
文本 2
这 1
是 1
一个 1
, 1
用于 1
Python 1
统计 1
词频 1
```
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