老师教给我，要学骆驼，沉得住气的动物。看它从不着急，慢慢地走，慢慢地嚼，总会走到的，总会吃饱的。
———《城南旧事》
目录
一、前言
Python 简介
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。
Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。
Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。
Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。
Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是一种伟大的语言，它支持广泛的应用程序开发，从简单的文字处理到 WWW 浏览器再到游戏。
Python 特点
1.易于学习：Python有相对较少的关键字，结构简单，和一个明确定义的语法，学习起来更加简单。
2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。
3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。
5.互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。
6.可移植：基于其开放源代码的特性，Python已经被移植（也就是使其工作）到许多平台。
7.可扩展：如果你需要一段运行很快的关键代码，或者是想要编写一些不愿开放的算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然后从你的Python程序中调用。
8.数据库：Python提供所有主要的商业数据库的接口。
9.GUI编程：Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。
10.可嵌入: 你可以将Python嵌入到C/C++程序，让你的程序的用户获得”脚本化”的能力。
二、基本环境配置
版本：Python3
系统：Windows
相关库：requests，lxml，numpy，Counter，pandas，re，jieba
开发工具：Pycharm
在这里我使用的是 anaconda ，众所周知这是一个大软件，但是它的环境是比较全面的，在之前的学习中，我们用的是这个软件。
anconda，可以理解成运输车，每当下载anconda的时候，里面不仅包含了python，还有180多个库（武器）一同被打包下载下来
下载完anconda之后，再也不用一个个下载那些库了。
三、分析
Part1介绍
文本分析一直都是数据分析的重要组成，研究方向众多，包括但不限于词频分析、情感分析、文本分类、文本可视化等。其中一些方向研究难度不小，存在一定的技术门槛，但在中文文本分析中，大多数的研究方向都和词语息息相关，所以文本词频分析往往是文本分析的“第一步”。
在技术资源和数据资源丰饶的现代，人人都可以自建炉灶，进行自己的文本研究。一些读者可能在技术操作上存在困难，故而本文就来为大家在词频分析方面提供一些微小的帮助。
本文中所有 Python 代码均在集成开发环境 PyCharm 中以及使用交互式开发环境 Jupyter Notebook 编写和运行，使用到的 Python 库有 re（用于文本预处理）、jieba（用于中文分词）、collections（用于词频统计）、pandas （用于词频统计表的制作和保存）。
Part2词频分析对象——《“十四五”规划》
我们以国家指导文件《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》（下文简称为《“十四五”规划》）中的文本内容作为此次词频分析的文本对象。
首先将文本保存为文本文件（txt 文件），正文部分如下图所示。
Part3文本预处理
首先使用 Python 读取文本，代码如下：
with open('十四五规划.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
# encoding 参数需要根据文本文件实际的编码来设置
Text = f.read() # 读取全部内容
f.close() # 关闭文件，必要的操作
# 输出正文的前 200 个字符
Text[2024:2224]
Python 读取文本文件时，会加载所有文本，包括空格和换行符。在文章正文的书写中，我们难以避免地使用换行来让文字连续。这有利于阅读，但使用 Python 读取文档时会读到很多换行符以及其他的空白字符，这严重影响了文本中词语的连续性，所以将换行符和空白符全部去除是一个不错的解决方案，操作代码如下：
import re
# 使用正则表达式去除文本中所有的换行符和空白符
Text = re.sub('\s+', '', Text)
下图是去除换行符后正文（不含目录）的一部分：
💡小贴士
文本经过预处理后，在后续的分词过程中不会受到干扰字符（换行符，空格）的影响，分词效果更好。
Part4中文分词——全都是“干货”
分词是词频分析最重要的一步，分词的效果和准确性直接影响词频统计的结果，所以在分词方面，需要多做一些工作。
jieba 是 Python 的一个第三方库，可以用于分词，筛选关键词等。Python 有不少分词工具，jieba 的分词效果不一定是最好的，但是它的普适性、易用性、可扩展性一定是非常优秀的，本文就用它作为分词的工具。
1添加自定义词库（特色词库）
jieba 分词以基本词库为标准，一般词语的颗粒度比较小，鲜有某专业领域的特色词。因此我们可以将一些字数较多的词语和专业领域的特色词，添加到我们的特色词库。将特色词库导入后，这些词语的权重要比常规词语高一些，jieba 会优先将他们视作词语进行分词。
添加自定义词语有两种方式，一种是使用 jieba.add_word 添加，代码如下：
import jieba
jieba.add_word('特色词')
另一种是将所有词语存入 txt（编码为UTF-8）中，使用 jieba.load_userdict 添加，我们随意从《“十四五”规划》文本中选取 50 个词语作为特色词保存到 txt 中，词库格式如下图所示：
发展
建设
制度
安全
产业
创新
经济
保障
改革
文化将此 txt 加载到 jieba 特色词库的代码如下：
# Special_words.txt 是特色词语的路径
jieba.load_userdict('Special_words.txt')
2进行分词
使用jieba.lcut 对文章进行分词，所有词语保存为一个列表，代码如下：
Words_list = jieba.lcut(Text) # 进行分词，结果为词语列表
print(len(Words_list)) # 输出词语总数量，结果为 32789
Words_list[:10] # 输出前 10 个词语3去除停用词
停用词一般指文本中一些无实际意义的语气词，助词等用处不大的词语，因此需要在对分解结果进行处理，去除其中的停用词。有许多机构已经收录了很多常见的停用词，我们使用百度收录的停用词库来去除停用词，停用词库（txt 文件）如下图所示：
自身
至
于
若是
莫若
获得
虽
虽则
虽然
去除停用词的原理其实很简单，就是将停用词库加载为一个词语列表，再将分词列表中出现在停用词库中的词语去除即可。将停用词库加载为词列表的代码如下：
Stopwords = open('./停用词/baidu_stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()
Stopwords = [word.strip() for word in Stopwords]
去除分词列表中停用词的代码如下：
Words_list = [word for word in Words_list if word not in Stopwords]
# 输出去停用词后的总词数
print(len(Words_list)) # 输出：28337, 较去除之前减少了 4452 个词语
4按需处理其他词语
在去除停用词后，词语列表中仍有一些我们不需要的词语，如“新”、“下”、“13” 、“/” 等实际不需要的词语，我们编写代码去除所有不含中文的词语和字数为1的词语，代码如下：
# 去除不含中文的词语
Words_list = [word for word in Words_list if bool(re.search('[\u4e00-\u9fa5]', word)) == True]
# 去除字数为 1 的词语
Words_list = [word for word in Words_list if len(word) != 1]
# 输出剩余词语的数量
print(len(Words_list)) # 输出：21913
经过两轮清洗，词语总数量已经从 32789 减少到 21913 个词语，一共去除 10876 个不需要的词语，剩余的词语均是有意义的词语，对清洗后的结果做词频统计才更加有意义。也可见数据预处理的重要性。
Part5生成词频统计表
1统计词频
对分词结果进行清理后，可以开始对剩余的词语做词频统计了。Counter 是 Python 中 collections 库中的一个函数，可以用于统计列表元素出现频率，词频统计的代码如下：
from collections import Counter # 导入频率统计函数
Word_count = Counter(Words_list) # 统计词频，所得结果为 Counter 对象
Word_count = dict(Word_count) # 将结果转为字典对象
Word_count
2将词频统计结果保存为表格
可以使用 pandas 将所有词语及其频率保存到 excel 表中，方便查看，生成以及保存到表的代码如下：
import pandas as pd
Table = pd.DataFrame(columns=['词语', '词频']) # 生成空表
Table['词语'] = list(Word_count.keys()) # 词语字段保存词语
Table['词频'] = list(Word_count.values()) # 词频字段保存词语对应的词频
Table = Table.sort_values(by=['词频'], ascending=False) # 按照词频降序排序
Table.to_excel('十四五规划词频统计表.xlsx', index=False) # 将结果保存为 excel 表
另外我们也可以提取我们添加的特色词，获取一个只包含特色词的词频统计表，代码如下：
# 读取特色词库为词列表
Specialwords = open('Special_words.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()
Specialwords = [word.strip() for word in Stopwords]
# 获取分词处理结果中所有的特色词，这个结果可以直接用来制作词云图
Special_words = [word for word in Words_list if word in Specialwords]
# 对特色词做词频统计
Special_count = dict(Counter(Special_words))
# 生成词频统计表并保存
Table_special = pd.DataFrame(columns=['特色词语', '词频'])
Table_special['特色词语'] = list(Special_count.keys())
Table_special['词频'] = list(Special_count.values())
Table_special = Table_special.sort_values(by=['词频'], ascending=False)
Table_special.to_excel('十四五规划特色词语词频统计表.xlsx', index=False)
我们还可以根据特色词语列表（不去重）来制作词云图，也就是文章顶部的那张词云图了。
Part6全部代码
# 导入工具包
import re, jieba
import pandas as pd
from collections import Counter
# 读取文本
with open('十四五规划.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
# encoding 参数需要根据文本文件实际的编码来设置，也可以
# 事先对 txt 进行转码
Text = f.read() # 读取全部内容
f.close() # 关闭文件，必要的操作
# 使用正则表达式去除文本中所有的换行符和空白符
Text = re.sub('\s+', '', Text)
# 导入特色词库
jieba.load_userdict('Special_words.txt')
# 进行分词，所得结果为词语列表
Words_list = jieba.lcut(Text)
# 加载停用词、去除停用词
Stopwords = open('./停用词/baidu_stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()
Stopwords = [word.strip() for word in Stopwords]
Words_list = [word for word in Words_list if word not in Stopwords]
# 去除不含中文的词语
Words_list = [word for word in Words_list if bool(re.search('[\u4e00-\u9fa5]', word)) == True]
# 去除字数为 1 的词语
Words_list = [word for word in Words_list if len(word) != 1]
# 统计词频
Word_count = dict(Counter(Words_list))
# 生成词频统计表
Table = pd.DataFrame(columns=['词语', '词频']) # 生成空表
Table['词语'] = list(Word_count.keys()) # 词语字段保存词语
Table['词频'] = list(Word_count.values()) # 词频字段保存词语对应的词频
Table = Table.sort_values(by=['词频'], ascending=False) # 按照词频降序排序
Table.to_excel('十四五规划词频统计表.xlsx', index=False) # 将结果保存为 excel 表
Part7总结
本文为大家介绍了如何使用 Python 进行文本分分析中的词频分析。从文本读取，到词频统计表的生成，讲解了每一步的代码和作用。
最后，希望大家可以提出宝贵的建议和意见，我会认真聆听，并努力实现。
在我之前的博客中，有一些关于Python程序设计的博客，感兴趣的同学们可以看一看，感谢支持🙇！！！
以上就是本篇文章的全部内容了
~ 关注我，点赞博文~ 每天带你涨知识!
1.看到这里了就 [点赞+好评+收藏] 三连 支持下吧，你的「点赞，好评，收藏」是我创作的动力。
2.关注我 ~ 每天带你学习 :各种前端插件、3D炫酷效果、图片展示、文字效果、以及整站模板 、HTML模板 、C++、数据结构、Python程序设计、Java程序设计、爬虫等！ 「在这里有好多 开发者，一起探讨 前端 开发 知识，互相学习」！
3.以上内容技术相关问题可以相互学习，可 关 注 ↓公 Z 号 获取更多源码 !
获取源码？私信？关注？点赞？收藏？
👍+✏️+⭐️+🙇
有需要源码的小伙伴可以 关注下方微信公众号 ” Enovo开发工厂 “，回复 关键词 ” a-python1″
文章出处登录后可见！
