EXCEL怎么去除单词中的-

时间: 2023-03-26 22:02:25 浏览: 190
您可以使用Excel中的“查找和替换”功能来去除单词中的“-”。具体操作是:选中需要去除“-”的单元格,然后按下“Ctrl + H”键,弹出“查找和替换”对话框,在“查找”框中输入“-”,在“替换为”框中输入空格,最后点击“全部替换”按钮即可。
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利用python统计英语6级试题(第3次实验中提供的artical.txt)中所有单词的词频,并将统计的单词按照出现频次从高到底的顺序存储至Excel文件words.xlsx(或words.xls)的Sheet1工作表中。

以下是实现该功能的Python代码: ```python import openpyxl from collections import Counter # 读取文章内容 with open('artical.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 去除标点符号和换行符 content = content.replace('\n', ' ') for ch in '!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~': content = content.replace(ch, '') # 将文章中的单词按照出现频次从高到低排序 words = content.split() word_count = Counter(words) sorted_words = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 将排序后的单词存储至Excel文件 wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active ws.title = 'Sheet1' ws['A1'] = '单词' ws['B1'] = '词频' for i, (word, count) in enumerate(sorted_words): ws.cell(row=i+2, column=1, value=word) ws.cell(row=i+2, column=2, value=count) wb.save('words.xlsx') ``` 运行该代码后,会在当前目录下生成一个名为`words.xlsx`的Excel文件,并在其中的`Sheet1`工作表中存储排序后的单词及其词频。

python从excel提取高频词汇生成词云

### 回答1: Python是一种强大的编程语言,可以轻松从Excel中提取高频词汇并生成词云。Python中有许多可用的库,如NumPy、Pandas、Matplotlib和WordCloud等。Pandas库可用于加载和处理Excel中的数据,并创建DataFrame对象。可通过定义Pandas语句来反映数据框中的高频单词。然后使用WordCloud库创建单词云。使用WordCloud库后,可以定义颜色、字体和绘图区域大小。在运行Python脚本后,就可以生成漂亮的单词云! 实现这个过程的一些步骤包括: 1. 首先,要安装Pandas和WordCloud库,这可以使用pip install命令完成。 2. 然后,将Excel数据加载到Pandas中,使用read_excel()方法即可。在这个步骤中,文件路径,工作表名,列名称等各种属性都应该被指定。 3. 对于所选数据进行数据清洗。该步骤包括去除空数据、处理重复数据等。 4. 然后,使用built-in Counter库从数据框中提取高频词汇。 5. 接下来,使用WordCloud库生成单词云。可以通过设置字体、颜色、图像大小、边界等来调整单词云的外观。 6. 在最后一步中,保存生成的单词云。 因此,Python可以方便地从Excel中提取高频词汇并生成漂亮的词云。这不仅是数据可视化工具的一个很好的例子,而且它是在Python中使用标准库和第三方库的完美示例。 ### 回答2: Python从Excel中提取高频词汇生成词云的步骤如下: 1.安装必要的依赖项:需要安装pandas、jieba和wordcloud模块,这些模块需要在Python中进行安装。 2.导入Excel文档:使用pandas模块,可以轻松将Excel数据导入Python中进行处理。将Excel中的数据导入到DataFrame中,以便进一步操作。 3.数据清洗:必须对数据进行标准化和清洗以进行下一步分析。首先,将所有字符转换为小写,并删除所有的标点符号和无用字母。使用jieba分词模块将数据进行分词。 4.计算高频单词:使用Python的 Counter 模块来计算每个单词在文本中出现的次数。根据结果筛选出高频单词。 5.生成词云:使用Python的wordcloud模块,输入需要生成词云的文本,并设置形状、样式和颜色等个性化参数,生成词云。 总的来说,使用Python从Excel提取高频词汇生成词云,需要熟悉相关Python模块,使用DataFrame进行数据处理、 Counter计数器来计算词频,jieba对文本进行分词和wordcloud生成词云来展示高频词汇。 ### 回答3: Python是一种强大的编程语言,可以对Excel表格中的数据进行处理和分析。利用Python中的词频计算模块和词云生成工具,我们可以很容易地从Excel表格中提取高频词汇并生成词云。 首先,我们需要将Excel表格读入Python中的Pandas数据框架中,并将所需列数据提取出来,然后进行文本预处理,例如去除标点符号、停用词等。接着,我们可以利用Python中的Counter模块计算单词出现频率,得到一个以单词为键、频次为值的字典。然后,我们可以使用Python中的WordCloud包生成词云图像。 在生成词云时,我们可以设置一些参数,如词云形状、颜色、字体、大小等,以使生成的词云更加美观和易读。此外,我们还可以根据需要对生成的词云进行自定义处理,例如添加背景图片、调整词云排列方式等。 Python从Excel提取高频词汇生成词云的应用非常广泛,例如在市场营销、舆情分析、新闻报道等领域中,都可以利用这种技术来帮助我们更好地理解大量文本数据。

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以下使用的代码中的方法,包含了哪些研究方法:###--------------------读取原始数据-------------------- import pandas as pd data = pd.read_excel(r'C:\Users\apple\Desktop\“你会原谅伤害过你的父母吗”话题爬虫文件.xlsx') data = data.iloc[:,4] data = data.rename("评论") ###--------------------数据清洗-------------------- ##去除微博话题引用 import re new_data = [] # 用于存放处理后的数据 for d in data: new_d = re.sub(r'#.+?#', '', d) # 使用正则表达式去除两个“#”之间的内容 new_data.append(new_d) data['评论'] = new_data ##去除停用词 import nltk from nltk.corpus import stopwords nltk.download('stopwords') # 下载停用词列表,如果已经下载可忽略此步骤 stop_words = set(stopwords.words('chinese')) # 加载英文停用词列表 data1 = [] # 用于存放处理后的数据 for d in new_data: words = d.lower().split() # 将文本转换为小写并分词 new_words = [word for word in words if word not in stop_words] # 过滤停用词 new_d = ' '.join(new_words) # 将处理后的词语连接成字符串 data1.append(new_d) new_data = data1 ##去除特殊字符 # 定义正则表达式 pattern = re.compile('[^\u4e00-\u9fa5^a-z^A-Z^0-9^ \^,^.^!^?^;^\u3002^\uFF1F^\uFF01^\u3001]') # 遍历list中的每个元素,使用re.sub函数将字符串中匹配正则表达式的部分替换为空字符串 for i in range(len(new_data)): new_data[i] = re.sub(pattern, '', new_data[i]) ##英文翻译成中文 from translate import Translator translator= Translator(to_lang="zh") for i in range(len(new_data)): # 判断文本中是否含有英文单词,如果有则翻译成中文 if re.search('[a-zA-Z]', new_data[i]): new_data[i] = translator.translate(new_data[i]) ##jieba分词 import jieba import jieba.analyse data_list = [jieba.lcut(text) for text in new_data]

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