python统计excel词频

要统计Excel中的词频，可以使用Python中的pandas和nltk库来实现。

首先，需要使用pandas读取Excel文件：

import pandas as pd

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

接着，将所有单元格的文本合并为一个字符串，并将字符串转换为小写字母：

text = ' '.join(df.stack().values.tolist()).lower()

然后，使用nltk库中的word_tokenize和FreqDist函数来统计词频：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.probability import FreqDist

tokens = word_tokenize(text)
fdist = FreqDist(tokens)

print(fdist.most_common(10)) # 输出出现频率最高的前10个单词

这样就可以统计Excel中的词频了。注意，需要先使用`nltk.download('punkt')`下载必要的语料库。

相关问题

python处理excel词频统计

在Python中处理Excel词频统计的方法如下所示：

1. 首先，你需要导入所需的库。使用import语句导入pandas库、jieba库和collections库。pandas库用于读取和处理Excel文件，jieba库用于分词，collections库用于统计词频。

2. 使用pd.read_excel()函数读取Excel文件，并将其存储到一个DataFrame中。你需要提供Excel文件的路径作为参数。

3. 接下来，定义一个函数用于进行分词和统计词频。在这个函数中，使用jieba库的cut()函数对文章内容进行分词，并使用Counter()函数统计词频。

4. 创建一个新的数据框new_df用于存储统计结果。该数据框包括三列：主题、词语和词频。

5. 遍历每个主题，对每个主题进行以下操作：
a. 通过筛选相应的行，将文章内容合并为一个字符串。
b. 调用word_freq()函数对文章内容进行分词和统计词频。
c. 将统计结果写入新的数据框new_df。

6. 最后，使用to_excel()函数将新的数据框存储到Excel文件中。你需要提供一个文件名作为参数，并设置index=False以避免写入索引列。

以上是使用Python进行Excel词频统计的基本过程。你可以根据实际需求进一步调整代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python 助力词频统计自动化](https://blog.csdn.net/weixin_40796925/article/details/105132404)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python处理excel词频统计](https://blog.csdn.net/EaSoNgo111/article/details/129995500)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python对excel词频统计

要进行Python对Excel词频统计，可以使用pandas和jieba库进行操作。首先，你需要读取Excel文件，可以使用pandas的`read_excel`函数来读取文件内容。然后，定义一个函数用于分词和统计词频。在这个函数中，你可以使用jieba库对文章内容进行分词，并使用collections库中的Counter函数统计词频。接下来，创建一个新的数据框，用于存储统计结果。然后，遍历每个智库名称和主题，筛选符合条件的行，并将文章内容合并为一个字符串。对合并后的内容进行分词和统计词频，并将统计结果写入新数据框。最后，将新数据框存储到Excel文件中。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import jieba
from collections import Counter

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 定义函数用于分词和统计词频
def word_freq(content):
    # 对文章内容进行分词
    words = jieba.cut(content)
    # 统计词频
    return Counter(words)

# 创建新的数据框
new_df = pd.DataFrame(columns=['智库名称', '主题', '词语', '词频'])

# 遍历每个智库名称和主题
for think_tank in df['think_tank_name'].unique():
    for topic in df['type'].unique():
        # 筛选符合条件的行，并将文章内容合并为一个字符串
        temp_df = df[(df['think_tank_name']==think_tank) & (df['type']==topic)]
        content = ''.join(temp_df['art_content'].tolist())
        
        # 进行分词和统计词频
        freq = word_freq(content)
        
        # 将统计结果写入新数据框
        for word, count in freq.items():
            new_df = new_df.append({
                '智库名称': think_tank,
                '主题': topic,
                '词语': word,
                '词频': count
            }, ignore_index=True)

# 将新数据框存储到 Excel 文件中
new_df.to_excel('new_excel_file.xlsx', index=False)

上述代码会统计Excel中每个智库名称和主题下文章内容的词频，并将结果存储到新的Excel文件中。你可以根据实际情况修改文件名和列名。总结起来，Python对Excel词频统计的方法是：读取Excel文件、定义分词和统计函数、创建新的数据框、遍历并统计词频、将结果存储到Excel文件中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python 技能树练习题《代码规范(风格)》 词频统计源码](https://download.csdn.net/download/wenrui7868/88279898)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [用python做词频统计](https://blog.csdn.net/EaSoNgo111/article/details/129994837)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [python统计excel 表中某一列文本的词频](https://blog.csdn.net/qq_44965200/article/details/111355947)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]