盘点一个英文文本中统计关键词的方法

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今

日

【资料图】

鸡

汤

冉冉几盈虚，澄澄变今古。

大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python最强王者交流群【Wendy Zheng】问了一个英文文本中统计关键词的问题，这里拿出来给大家分享下。

二、实现过程

针对这个问题，本文给出一个思路方法，也许有帮助，首先我们需要将Excel中的文本进行导入到一个文本文件中去，代码如下：

#coding:utf-8importpandasaspddf=pd.read_excel("./文本.xlsx")#print(df.head())#df["专业关键词"]fortextindf["工作要求"]:#print(text)iftextisnotNone:withopen("工作要求.txt",mode="a",encoding="utf-8")asfile:file.write(str(text))print("写入完成")

接下来就可以针对这个文本文件进行相关的词频统计了，如果你有自己自定义的关键词，也可以就着关键词去统计，没有的话，就自己在关键词范围内，任意取多少个关键词都可以，相关的代码如下所示：

fromcollectionsimportCounterimportpandasaspddf=pd.read_excel("./文本.xlsx")#print(df.head())words=[]withopen("工作要求.txt","r",encoding="utf-8")asf:line=f.readlines()forwordinline[0].split(""):words.append(word)print(len(words))counter=Counter(words)#print(counter)#df["专业关键词"]fortextindf["专业关键词"]:fork,vincounter.items():ifk==text:print(k,v)

这个代码对于英文文本还是适用的，不过有个小问题，如下。

最后这里也给出中文分词的代码和可视化代码，两者结合在一起的，感兴趣的小伙伴们可以试试看。

fromcollectionsimportCounter#统计词频frompyecharts.chartsimportBarfrompyechartsimportoptionsasoptsfromsnownlpimportSnowNLPimportjieba#分词withopen("text_分词后_outputs.txt","r",encoding="utf-8")asf:read=f.read()withopen("stop_word.txt","r",encoding="utf-8")asf:stop_word=f.read()word=jieba.cut(read)words=[]foriinlist(word):ifinotinstop_word:words.append(i)columns=[]data=[]fork,vindict(Counter(words).most_common(10)).items():columns.append(k)data.append(v)bar=(Bar().add_xaxis(columns).add_yaxis("词频",data).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="词频top10")))bar.render("词频.html")

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个英文文本中统计关键词方法处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝【Wendy Zheng】提问，感谢【Python进阶者】给出的思路和代码解析，感谢【Python狗】等人参与学习交流。

大家在学习过程中如果有遇到问题，欢迎随时联系我解决（我的微信：pdcfighting），应粉丝要求，我创建了一些高质量的Python付费学习交流群和付费接单群，欢迎大家加入我的Python学习交流群和接单群！

小伙伴们，快快用实践一下吧！如果在学习过程中，有遇到任何问题，欢迎加我好友，我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。

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