Python中爬虫后，对解析后的Excel数据表格进行词频分析，并输出数据词频的代码

。可以使用Python中的pandas和Counter库来完成。首先，需要使用pandas将Excel数据读入DataFrame中：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

接着，可以将DataFrame中的数据转换为一维列表：

data = df.values.flatten().tolist()

然后，使用Counter库进行词频统计：

from collections import Counter

word_count = Counter(data)

最后，输出词频数据：

for word, count in word_count.items():
    print(word, count)

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Python中爬虫后的Excel数据进行词频分析，并输出所有数据的词频的代码

以下是Python爬虫爬取数据并进行词频分析的代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import xlwt
import jieba

# 爬取数据
url = 'https://xxxxxx'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
content = soup.find('div', class_='content').text

# 分词
words_list = jieba.cut(content, cut_all=False)
words = ' '.join(words_list)

# 统计词频
word_counts = {}
for word in words.split():
    if word not in word_counts:
        word_counts[word] = 1
    else:
        word_counts[word] += 1
sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 写入Excel
workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
worksheet = workbook.add_sheet('词频统计')
row = 0
for item in sorted_word_counts:
    worksheet.write(row, 0, item[0])
    worksheet.write(row, 1, item[1])
    row += 1
workbook.save('word_freq.xls')

请注意，在这个示例代码中，我们使用了jieba库进行了中文分词。由于不知道你的Excel数据的具体格式，因此我只写了将词频结果写入Excel表格的代码。在实际使用时，你需要对上述代码进行一些修改以适合你的具体场景。

Python中先爬虫，导入Excel文件，再进行词频分析并输出所有数据的词频的代码

下面是一个简单的Python代码示例可以完成您提出的任务：

import requests
import openpyxl
from collections import Counter
from bs4 import BeautifulSoup

# 爬取网页
res = requests.get("https://www.example.com")
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

# 将网页内容筛选出关键词
keywords = []
for tag in soup.find_all():
    if tag.name == 'a':
        continue
    for word in tag.text.strip().split():
        if len(word) > 1:
            keywords.append(word)

# 统计词频
word_count = Counter(keywords)

# 将词频数据写入Excel文件
wb = openpyxl.Workbook()
sheet = wb.active
sheet['A1'] = '单词'
sheet['B1'] = '词频'
row = 2
for word, count in word_count.most_common():
    sheet.cell(row=row, column=1).value = word
    sheet.cell(row=row, column=2).value = count
    row += 1
wb.save('word_count.xlsx')

请注意，此示例通过将HTML文本输入到BeautifulSoup对象中来进行网页解析。您需要根据自己的情况进行修改。在此之后，我们使用`Counter()`函数计算出每个单词出现的次数，然后将数据写入新的Excel文档中。