统计一个文件mylove.txt中每个英文单词出现的次数,打印输出词频出现最高的10个单词,并保存到“词频统计txt”文件中

首先，我们可以使用Python编写一个脚本来完成这个任务。这里我们将使用内置的`collections.Counter`来统计词频，并利用`pandas`库对数据进行排序和截取前10条记录。假设你的文件内容都是英文文本。

import re
from collections import Counter
import pandas as pd

# 读取文件内容
with open("mylove.txt", "r") as file:
    text = file.read().lower()  # 全部转小写以便统一处理

# 使用正则表达式提取单词
words = re.findall(r'\b\w+\b', text)

# 计算单词频率
word_counts = Counter(words)

# 将Counter转换成DataFrame便于操作
df_word_counts = pd.DataFrame.from_dict(word_counts, orient='index').reset_index()
df_word_counts.columns = ['Word', 'Frequency']

# 按照频率降序排列
sorted_df = df_word_counts.sort_values(by='Frequency', ascending=False)

# 打印并保存前10个高频单词
top_10_words = sorted_df.head(10)
print(top_10_words)

# 保存到文件
with open("词频统计.txt", "w", newline='', encoding="utf-8") as output_file:
    top_10_words.to_csv(output_file, index=False, header=True)

运行这段代码后，它会打印出词频最高的10个单词以及它们的频率，并将结果写入到"词频统计.txt"文件中。