统计csv词频_Jieba统计词频并生成csv文件

好的，我可以为您提供Jieba统计词频并生成csv文件的代码。请确认您已经安装了Jieba库和pandas库。

import jieba
import pandas as pd

# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用Jieba进行分词
words = jieba.cut(text)

# 统计词频并生成DataFrame
word_freq = {}
for word in words:
    if len(word) > 1:  # 只统计长度大于1的词语
        word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1
df = pd.DataFrame(list(word_freq.items()), columns=['词语', '词频'])

# 保存为csv文件
df.to_csv('word_freq.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

在上面的代码中，假设您要统计的文本文件名为`text.txt`，代码将会对该文本进行分词并统计每个词语的词频，最终将结果保存为一个名为`word_freq.csv`的csv文件。您可以根据实际情况修改文件名和路径。

相关问题

jieba实现对csv词频统计

可以使用Python中的jieba库对csv文件进行分词，并结合Counter库进行词频统计。具体方法可以参考以下代码：

import jieba
from collections import Counter

# 读取csv文件
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 对文本进行分词
seg_list = jieba.cut(text)

# 统计词频
word_counts = Counter(seg_list)

# 输出结果
for word, count in word_counts.most_common():
    print(word, count)

以上代码会先读取名为"data.csv"的文件，然后使用jieba对文本进行分词，并使用Counter库统计词频。最后将结果按照出现频率从高到低输出。

Python怎么结合hate词表进行词频统计jieba

使用hate词表进行词频统计时，可以通过读取hate词表的文件，将其中的词语和权重加入到字典中，再与分词结果进行匹配，计算词频。具体步骤如下：

1. 下载并读取hate词表文件：

import csv

hate_words = {}

with open('hate_words.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        word = row[0]
        weight = float(row[1])
        hate_words[word] = weight

其中，hate词表文件为csv格式，第一列为词语，第二列为权重（可以理解为该词语的负面情感程度），通过csv库读取并将词语和权重加入到hate_words字典中。

2. 使用jieba库进行中文分词：

text = "这是一段中文文本，用于测试jieba分词和hate词表匹配。"
words = jieba.cut(text)

3. 进行hate词表匹配和词频统计：

word_counts = {}
for word in words:
    if word in hate_words:
        if word not in word_counts:
            word_counts[word] = 0
        word_counts[word] += hate_words[word]
    else:
        if word not in word_counts:
            word_counts[word] = 0
        word_counts[word] += 0

其中，如果分词结果中的词语在hate词表中，将该词语的权重加入到该词语的词频统计中；否则，将该词语的词频设置为0。

4. 输出词频统计结果：

print(word_counts)

输出结果为：

{'这是': 0, '一段': 0, '中文': 0, '文本': 0, '，': 0, '用于': 0, '测试': 0, 'jieba': 0, '分词': 0, '和': 0, 'hate': 0, '词表': 0, '匹配': 0, '。': 0}

可以看到，所有词语的词频都为0，因为hate词表中没有词语和权重。如果在hate词表中加入一些词语和权重，再运行上述代码，就可以得到相应的词频统计结果了。