Advertisement

使用Python Jieba进行分词及词频统计,并将结果导出至Excel与txt文件的方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本教程介绍如何运用Python的Jieba库对中文文本进行精确和全模式分词,并统计词频,最后以CSV格式输出到Excel以及纯文本方式保存在txt文件中。 本段落主要介绍了如何使用Python的jieba分词工具对文本进行分词,并统计各词语出现的频率,最后将结果输出到Excel和txt文档中的方法。这种方法具有一定的参考价值,对于对此话题感兴趣的读者来说有一定的帮助。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 使Python JiebaExceltxt
    优质
    本教程介绍如何运用Python的Jieba库对中文文本进行精确和全模式分词,并统计词频,最后以CSV格式输出到Excel以及纯文本方式保存在txt文件中。 本段落主要介绍了如何使用Python的jieba分词工具对文本进行分词,并统计各词语出现的频率,最后将结果输出到Excel和txt文档中的方法。这种方法具有一定的参考价值,对于对此话题感兴趣的读者来说有一定的帮助。
  • Javajieba
    优质
    本项目使用Java实现对中文文本的分词处理,并采用jieba分词库完成高效、精准的词汇分割与词频统计分析。 需要使用数据库可视工具(SQLyog)下载并安装,然后将text文件复制粘贴到数据库中,并将压缩文件导入eclipse。
  • 使Pythonjieba
    优质
    本段落介绍如何利用Python编程语言中的jieba库对文本数据执行分词处理,并统计各词汇出现频率,帮助用户理解文章核心内容和结构。 对《水浒传》中的常用词语进行统计,并剔除高频但无实际意义的无效词汇(如停用词)。同时,在处理不同称谓的同一对象时,需要确保这些称谓能够统一化。
  • 使Python对微博评论jieba
    优质
    本项目运用Python语言结合jieba库,实现对微博评论数据进行高效分词处理,并通过统计方法分析词汇频率,揭示文本背后的流行趋势和用户偏好。 使用Python对微博评论进行爬取,并利用jieba分词工具进行分词处理,统计词频。只需根据需要调整路径设置即可。
  • Pythonjieba
    优质
    本项目运用Python编程语言及jieba分词工具对大量文本数据进行高效处理与分析,实现精准分词统计功能,适用于自然语言处理相关领域。 使用Python的jieba库对txt文本进行分词统计,并将结果输出到控制台。程序包含示例代码及注释说明。
  • DBFPythonExcel
    优质
    本文介绍了如何使用Python编程语言将DBF格式的数据文件转换并导出到Excel表格中,提供了一种便捷的数据处理方案。 ### Python导出DBF文件到Excel的方法 本段落将详细介绍如何使用Python将DBF文件转换为Excel文件。这一过程不仅涉及基础的读写操作,还涵盖了高级库的应用及数据处理技巧。 #### 一、背景介绍 DBF是一种常用的数据存储格式,最初由dBase数据库管理系统开发并被其他系统广泛采用。而Excel则是办公中常见的电子表格工具,因其强大的数据分析功能和广泛的兼容性受到欢迎。 #### 二、所需技术和工具 为了完成从DBF文件到Excel的转换任务,我们需要以下几种技术和库: 1. **Python**:一种高级编程语言,以其简洁清晰的语法著称。 2. **dbfpy**:一个处理DBF格式数据的Python库,提供了读取和写入功能。 3. **win32com.client**:用于通过COM接口调用Windows应用程序(如Microsoft Office中的Excel)的Python库。 #### 三、实现步骤详解 1. **安装必要的库** 首先确保已经使用pip命令安装了`dbfpy`和`pywin32`这两个库: ```bash pip install dbfpy pip install pywin32 ``` 2. **编写转换脚本** 接下来,我们需要写一个Python脚本来实现DBF文件到Excel的转换。核心代码如下所示: ```python from dbfpy import dbf from time import sleep from win32com import client def dbf2xls(dbfilename, exfilename): db = dbf.Dbf(dbfilename, True) ex = client.Dispatch(Excel.Application) wk = ex.Workbooks.Add() ws = wk.ActiveSheet ex.Visible = True sleep(1) # 写入表头 r = 1 c = 1 for field in db.fieldNames: ws.Cells(r, c).Value = field c += 1 # 写入数据行 r = 2 for record in db: c = 1 for field in db.fieldNames: ws.Cells(r, c).Value = record[field] c += 1 r += 1 wk.SaveAs(exfilename) wk.Close(False) ex.Application.Quit() db.close() if __name__ == __main__: dbffilename = test.dbf xlsfilename = text.xls dbf2xls(dbffilename, xlsfilename) ``` 3. **运行脚本** 执行上述代码后,`test.dbf`文件将会被转换为`text.xls`。确保环境中有Excel软件安装,并且Python脚本具有相应的权限。 4. **调试和优化** 在实际使用过程中,可能需要对脚本进行调整以适应特定需求或解决潜在问题,例如添加错误处理机制、支持批量操作等。 #### 四、注意事项 - **权限问题**:确保Python有足够的读取DBF文件及创建Excel文件的权限。 - **兼容性考虑**:不同版本的Excel可能存在兼容性差异,请注意检查和调整代码以适应特定环境。 - **性能考量**:如果处理大体积的数据,直接使用Excel进行转换可能会遇到效率瓶颈。此时可以考虑引入Pandas等库来提升性能。 #### 五、总结 通过本段落介绍的内容,读者可了解到如何利用Python将DBF文件转换为Excel格式的整个过程。借助`dbfpy`和`win32com.client`这两个工具,在实际应用中还需根据具体情况进行适当的调整与优化以确保最佳效果。
  • 使jieba后生成中
    优质
    本项目利用jieba库对文本数据进行高效精准的分词处理,并基于处理后的词汇生成美观且信息量丰富的中文词云图。 使用Python生成中文分词文件,代码位于codes文件夹内。运行run1.py脚本可以根据背景图片的颜色生成词云;而运行run2.py则可以随机生成词云颜色。
  • 对《红楼梦》处理(使jieba,去除停后生成前20云图
    优质
    本项目利用jieba对经典文学作品《红楼梦》进行中文分词,并计算词频,在移除无意义的停用词之后,选取出现频率最高的前20个词汇,最终以直观形式制作成词云图展示。 1. 程序源码 2. 字体文件 3. 中文停词表 4. 《红楼梦》节选片段 5. 根据《红楼梦》生成的词云图
  • SQL查询保存Excel
    优质
    本教程详细介绍如何使用Python结合pandas库,便捷地将数据库中的SQL查询结果输出,并以结构化的方式存储到Excel文件中。适合数据处理和分析人员学习应用。 使用JDBC和POI将MySQL查询的数据保存到本地的Excel文件中,默认采用07版格式,支持数百万条数据量的大规模处理与存储,并且内存占用极低、效率高,不会出现OOM异常。代码已封装为Java函数形式,需要自行下载并引入MySQL及POI相关的JAR包。只需传入SQL语句、路径和文件名即可执行操作。 调用示例: ```java String path = E:\\111; String fileName = test; String sql = select * from table; exportData(sql, path, fileName); ``` 其中,`exportData()`为封装好的函数名称。
  • 使Python Jieba功能实现
    优质
    本简介介绍如何利用Python的Jieba库进行高效的中文文本分词处理,并展示了其实现方法和应用场景。 Python Jieba中文分词工具可以实现分词功能。Python Jieba中文分词工具能够完成分词任务。