python读取csv统计某个单词出现的频率

好的，可以回答这个问题。您可以使用Python自带的csv模块或者pandas库来读取csv文件，通过遍历每一行，统计某个单词出现的次数，最后输出计数结果即可。以下是使用pandas库的示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('文件路径.csv') # 读取csv文件
word = '待统计单词'
count = df['列名'].str.count(word).sum() # 统计某列中单词出现次数，并累加求和
print('单词', word, '出现次数为', count)

需要将代码中的"文件路径.csv"替换成具体的文件路径，"列名"替换成查询目标所在的列名。

相关问题

python词频统计结果写入csv,Python中CSV列的词频

好的，针对您的问题，我可以给出以下代码实现词频统计结果写入CSV文件中：

import csv
from collections import Counter

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

# 分词
words = text.split()

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

# 将词频结果写入CSV文件
with open('word_counts.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['Word', 'Frequency'])
    for word, count in word_counts.items():
        writer.writerow([word, count])

在这个代码中，我们首先使用 `with open()` 语句读取文本文件，然后使用 `split()` 方法将文本分词存储到 `words` 变量中。接下来，我们使用 `Counter()` 函数统计词频，并将结果存储到 `word_counts` 变量中。最后，使用 `csv.writer()` 函数将结果写入CSV文件中。

需要注意的是，我们使用 `newline=''` 参数来避免生成空行。`writerow()` 方法用于写入一行数据，每行数据由两个列组成，分别表示单词和出现的频率。

Python读取文本文件的内容 统计其频率最高的10个单词，将结果写入csv文件中

好的，您可以尝试以下代码：

import csv
from collections import Counter

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

# 将文本转换成单词列表
words = text.split()

# 使用Counter对单词列表计数
word_counts = Counter(words)

# 取出现次数最高的前10个单词
top_words = word_counts.most_common(10)

# 将结果写入csv文件
with open('result.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['word', 'count'])
    for word, count in top_words:
        writer.writerow([word, count])

需要替换掉 `your_file.txt` 和 `result.csv` 为你实际的文件名。另外，这里使用了Python的`collections`模块中的`Counter`类进行单词计数，可以方便地统计出现次数。