Python爬虫导入进Excel文件后，进行中文词频分析

你可以使用Python中的pandas和jieba库来实现中文文本的词频统计。

步骤如下：

1. 使用pandas库读取Excel文件中的文本数据。

2. 对文本数据进行分词，可以使用jieba库，将文本数据分成单个词语。

3. 统计每个词语出现的次数，可以使用Python中的collections库中的Counter函数。

4. 将词频统计结果存储到Excel文件中。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import jieba
from collections import Counter

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 定义一个分词函数
def cut_word(text):
    words = jieba.cut(text)
    return ' '.join(words)

# 对文本进行分词
df['text'] = df['text'].apply(cut_word)

# 统计词频
words = df['text'].str.split(expand=True).stack().value_counts()

# 将词频统计结果存储到Excel文件中
words.to_excel('result.xlsx')

你可以根据实际需求修改代码。

相关问题

Python中先爬虫，导入Excel文件，再进行词频分析并输出所有数据的词频的代码

下面是一个简单的Python代码示例可以完成您提出的任务：

import requests
import openpyxl
from collections import Counter
from bs4 import BeautifulSoup

# 爬取网页
res = requests.get("https://www.example.com")
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

# 将网页内容筛选出关键词
keywords = []
for tag in soup.find_all():
    if tag.name == 'a':
        continue
    for word in tag.text.strip().split():
        if len(word) > 1:
            keywords.append(word)

# 统计词频
word_count = Counter(keywords)

# 将词频数据写入Excel文件
wb = openpyxl.Workbook()
sheet = wb.active
sheet['A1'] = '单词'
sheet['B1'] = '词频'
row = 2
for word, count in word_count.most_common():
    sheet.cell(row=row, column=1).value = word
    sheet.cell(row=row, column=2).value = count
    row += 1
wb.save('word_count.xlsx')

请注意，此示例通过将HTML文本输入到BeautifulSoup对象中来进行网页解析。您需要根据自己的情况进行修改。在此之后，我们使用`Counter()`函数计算出每个单词出现的次数，然后将数据写入新的Excel文档中。