制定任意英文文章的文本文件，使用pandas统计文章中每个单词出现的次数，保留形如“60”的数字、形如“self- distrust”中间的连字符、形如“isn‘t”中间的撇号，统计结果按照出现次数降序再按照单词字典序排序，将统计结果保存到csv文件中，并使用水平柱状图显示出现次数最多的十个单词

以下是一个示例代码，实现了上述要求：

import pandas as pd
import re
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入文本文件
with open('article.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# 使用正则表达式分词
words = re.findall(r'\d+|\w+(?:-\w+)*|\w+(?:\'\w+)*', text)

# 统计单词出现次数
word_counts = pd.Series(words).value_counts().sort_values(ascending=False)

# 保存到csv文件
word_counts.to_csv('word_counts.csv', header=['count'])

# 取前十个单词作为水平柱状图的数据
top_words = word_counts.head(10)
plt.barh(top_words.index, top_words.values)
plt.gca().invert_yaxis()
plt.show()

需要注意的是，这里使用了正则表达式对文本进行分词，分别匹配了数字、带连字符的单词以及带撇号的单词。统计单词出现次数时，使用了pandas的Series对象，方便进行排序和保存到csv文件。最后，使用matplotlib库绘制水平柱状图展示出现次数最多的前十个单词。

相关问题

制定任意英文文章的文本文件，使用pandas统计文章中每个单词出现的次数，保留数字，连字符，撇号，统计结果按照出现次数降序再按照单词字典序排序，将统计结果保存到csv文件中，并使用水平柱状图显示出现次数最多的十个单词

以下是一个例子，可以根据需要进行修改：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文本文件
with open('example.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# 将文本转换为小写并移除标点符号
text = text.lower()
text = text.replace('-', ' ')
text = text.replace("'", '')
text = ''.join(c for c in text if c.isalnum() or c.isspace())

# 将文本拆分为单词列表
words = text.split()

# 统计每个单词出现的次数
word_counts = {}
for word in words:
    if word in word_counts:
        word_counts[word] += 1
    else:
        word_counts[word] = 1

# 将统计结果转换为DataFrame并按照要求排序
df = pd.DataFrame.from_dict(word_counts, orient='index', columns=['count'])
df = df.sort_values(by=['count', df.index.name], ascending=[False, True])

# 保存统计结果到csv文件
df.to_csv('word_counts.csv')

# 绘制水平柱状图
top_words = df.head(10)
plt.barh(top_words.index, top_words['count'])
plt.xlabel('Count')
plt.ylabel('Word')
plt.title('Top 10 Words by Count')
plt.show()

注意，这只是一个简单的例子，实际使用时可能需要考虑更多的情况，例如处理缩写、停用词等。

指定任意英文文章的文本文件（本次实验使用“Youth.txt”），使用pandas统计文章中每个单词出现的次数， 单词统计时，保留形如“60”的数字、形如“self-distrust”中间的连字符、形如“isn't”中间的撇号， 统计结果先按照单词出现次数降序再按照单词字典序排序，将统计结果保存到csv文件“Youth.csv”中， 并使用水平柱状图显示出现次数最多的10个单词。根据这些要求写出Python代码

以下是实现这个任务的Python代码：

import pandas as pd
import re
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文章内容
with open('Youth.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# 去除非字母、数字、连字符、撇号的字符
text = re.sub(r'[^\w\-\'\d]+', ' ', text)

# 将所有字母转换为小写，以便统一计数
text = text.lower()

# 将形如"60"的数字、形如"self-distrust"中间的连字符、形如"isn't"中间的撇号保留
text = re.sub(r'(\d+)|(\w+\-\w+)|(\w+\'\w+)', r'\1\2\3 ', text)

# 将文章内容拆分为单词列表
words_list = text.split()

# 使用pandas统计单词出现次数
words_df = pd.DataFrame(words_list, columns=['word'])
word_count = words_df.groupby('word').size().reset_index(name='count')

# 按照单词出现次数降序再按照单词字典序排序
word_count = word_count.sort_values(by=['count', 'word'], ascending=[False, True])

# 将统计结果保存到csv文件中
word_count.to_csv('Youth.csv', index=False)

# 取出现次数最多的10个单词，绘制水平柱状图
top_10 = word_count.head(10)
plt.barh(top_10['word'], top_10['count'])
plt.show()

这段代码首先使用`re`模块去除文章中的非字母、数字、连字符、撇号的字符，然后将所有字母转换为小写，以便统一计数。接下来，将形如"60"的数字、形如"self-distrust"中间的连字符、形如"isn't"中间的撇号保留，然后使用`pandas`统计单词出现次数，按照要求排序并保存到csv文件中。最后，取出现次数最多的10个单词，绘制水平柱状图。