wordstring = wordstring.split() wordfreq = [] for w in wordstring: # 统计单词出现的个数 wordfreq.append(wordstring.count(w)) d = dict(zip(wordstring,wordfreq)) print(d) 解释每一行代码

解释每一行代码如下：

1. `wordstring = wordstring.split()`: 将 `wordstring` 字符串根据空格进行分割，得到一个包含多个单词的列表。

2. `wordfreq = []`: 创建一个空列表 `wordfreq`，用于存储每个单词的频率。

3. `for w in wordstring:`: 遍历 `wordstring` 列表中的每个单词，将当前单词赋值给变量 `w`。

4. `wordfreq.append(wordstring.count(w))`: 统计当前单词 `w` 在 `wordstring` 列表中出现的次数，并将统计结果添加到 `wordfreq` 列表中。

5. `d = dict(zip(wordstring,wordfreq))`: 使用 `zip()` 函数将 `wordstring` 列表和 `wordfreq` 列表进行配对，然后使用 `dict()` 函数将配对结果转换为字典，最终得到一个字典 `d`，其中键是单词，值是对应的频率。

6. `print(d)`: 打印字典 `d`，即每个单词及其频率的统计结果。

这段代码的作用是统计给定字符串中每个单词的频率，并以字典的形式输出。

相关问题

if word ==',': a.append(word) else: word+=word

这段代码有问题。首先，变量a没有被定义，需要先进行初始化，如 a = []。另外，当word等于逗号时，应该将逗号添加到列表a中，而不是将word添加到a中。正确的代码应该是这样的：

a = []
for word in some_text:
    if word == ',':
        a.append(',')
    else:
        a.append(word)

或者，可以使用列表推导式简化代码：

a = [',' if word == ',' else word for word in some_text]

# 打开一个文件 scales = ["服务过程","管理过程","生产过程","研发过程"] results = [] for s in scales: results.append({}) f = open("../%s.txt"%s, encoding = "utf-8") string = f.readlines() words = string[0].split("、") for w in words: results[-1][w] = [] for i in range(10): f = open("../年报/%d.txt.txt"%(i+2011), "r",encoding='utf-8') target = "" string = f.readlines() for line in string: target += line target = target.replace(" ","") for j in range(len(scales)): fkey = open("../%s.txt"%scales[j], encoding = "utf-8") s = fkey.readlines() words = s[0].split("、") for w in range(len(words)): num = target.count(words[w]) results[j][words[w]].append(num) for i in range(len(results)): r = pd.DataFrame(results[i]) r.to_excel("%s_词频统计.xlsx"%scales[i],index_label = ["2011","2012","2013","2014","2015","2016","2017","2018","2019","2020"])

你的代码看起来是用来读取一些文件，并统计其中关键词的词频，然后将结果保存到Excel文件中。这个代码有几个问题需要注意一下。

首先，在打开文件时，最好使用上下文管理器（`with`语句）来确保文件能够正确关闭，以避免资源泄漏。这样可以替代你使用`open()`打开文件的方式。类似于这样：

with open("../%s.txt" % s, encoding="utf-8") as f:
    string = f.readlines()

其次，在统计关键词的词频时，你可以使用Python的`collections.Counter`类来简化代码。例如：

from collections import Counter

# ...

for w in range(len(words)):
    counter = Counter(target)
    num = counter[words[w]]
    results[j][words[w]].append(num)

最后，你需要导入`pandas`库，因为你的代码中使用了`pd.DataFrame()`和`to_excel()`方法。确保在代码开头添加`import pandas as pd`。

希望这些修改对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提出。