Python 用一行代码完成词频统计与分析，词频分析如此简单

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1 前言

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  • 问题相关知识齐全

  • 解决问题逻辑清晰

  • 所有演示代码均可用：无乱码，注释清晰，可复制，全部代码均自己开发，测试无误后上传。

依赖的三方模块
# 全局环境安装
pip install pandas jieba openpyxl -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/

# 虚拟环境安装（PyChram创建）
cd 项目根目录
.venvScriptsactivate
pip install pandas jieba openpyxl -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/

2 先看效果

  • 分析词频效果如图所示：

在这里插入图片描述

  • 以上效果只因一行代码，看代码。
if __name__ == '__main__':
    MsgLoad("./wechat.csv").words_column_values("content").to_excel()
  • 你没有看错，真的只需这1行代码，点击运行即可完成。
  • 我们先理解一下这行代码，首先我们创建 MsgLoad("./wechat.csv")实例对象，读取出 wechat.csv的内容，然后，我们使用 MsgLoad 类的 words_column_values方法读取 wechat.csv 中“content”字段的值，并生成 Words类的实例，最后我们使用 Words类的to_excel 方法自动生成excel表完成词频统计。
  • 我们读取的文件也不仅限于CSV，EXCEL文件也可以哦。我们输出的类型页不仅限于EXCEL，还可以List、Set、DataFrame输出哦。
  • 上面的过程确实很简单，但 MsgLoad 和 Words类到底是啥呢？都有什么作用呢？

3 上源码

3.1 庐山真面目（源码）

# -*- coding:utf-8 -*-
# Author : 扫地僧-smile
# Data : 2022/7/26 15:01

import pandas as pd
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import jieba
import os
import random


class Words:

    def __init__(self, data):
        """
        :param data: 可迭代对象，item为字符串类型
        """
        self.__jieba = jieba  # 初始化加载模型，提高引用效率
        self.__data = data
        self.__word_list = list()
        self.__word_set = set()
        self.__result_list = list()
        self.__core()
        self.__result()

    def __str__(self):
        return str(self.__data)

    def __split(self, data):
        _temp_list = self.__jieba.cut(data)
        for word in _temp_list:
            if len(word) >= 2:
                self.__word_list.append(word)

    def __core(self):
        self.__pool = ThreadPoolExecutor(100)
        for i in self.__data:
            self.__pool.submit(self.__split, i)
        self.__pool.shutdown(True)
        del self.__pool

    def __count(self, data):
        times = self.__word_list.count(data)
        self.__word_list.remove(data)
        self.__result_list.append([data, times])

    def __result(self):
        self.__pool = ThreadPoolExecutor(100)
        for word in self.word_set():
            self.__pool.submit(self.__count, word)
        self.__pool.shutdown(True)
        del self.__pool

    def word_list(self) -> list:
        """
        :return: 返回所有单词的列表，包含重复
        """
        return self.__word_list

    def word_set(self) -> set:
        """
        :return: 返回所有单词的集合，滤除重复
        """
        self.__word_set = set(self.__word_list)
        return self.__word_set

    def word_result(self) -> list:
        """
        :return: 返回所有单词以及出现次数的列表，例如：[['姑娘', 1], ['亲爱', 2], ['自己', 38], ['smile', 1], ['我爱你', 1]]
        """
        return self.__result_list

    def to_excel(self):
        if not os.path.exists("./Words"):
            os.mkdir("./Words")
        _name_list = random.sample('0123456789abcdef',10)
        _name = ""
        for i in _name_list:
            _name = _name + i
        _name = "./Words/{}.xlsx".format(_name)
        return self.to_dataframe().to_excel(_name)

    def to_dataframe(self):
        """
        :return: DataFrame格式输出
        """
        result = pd.DataFrame(self.__result_list, columns=["words", "times"])
        result = result.sort_values(by="times", ascending=False, ignore_index=True)
        return result


class MsgLoad:

    def __init__(self, filepath, sheet=0, header=0, skiprows=0):
        """
        :param filepath: 文件路径
        :param sheet: 工作簿名，也可以用0，1，2，3.....表示（.xlsx .xls使用）
        :param header: 字段名所在的行，从0开始（.xlsx .xls使用）
        :param skiprows : 从第几行读取数据，从0开始（.xlsx .xls使用）
        """
        _ex_name = os.path.splitext(filepath)[1]
        if _ex_name == (".xlsx" or ".xls"):
            self.__pd = pd.read_excel(filepath, sheet_name=sheet, header=header, skiprows= skiprows)
        elif _ex_name == ".csv":
            self.__pd = pd.read_csv(filepath)
        else:
            pass

    def __str__(self):
        return str(self.__pd)

    def get_column_values(self, arg) -> list:
        """
        :param arg: 输入column名
        :return:  输出List对象，指定列的值在此列表内
        """
        msg_content = [content for content in self.__pd.loc[:, arg].values]
        return msg_content

    def get_row_values(self, arg) -> list:
        """
        :param arg: 输入index
        :return: 输出List对象，指定行的值在此列表内
        """
        return list(self.__pd.loc[arg, :].values)

    def words_column_values(self, arg) -> Words:
        """
        :param arg: 输入column名
        :return:  输出Words对象，指定列的值的列表输入其内
        """
        msg_content = [content for content in self.__pd.loc[:, arg].values]
        return Words(msg_content)

    def words_row_values(self, arg) -> Words:
        """
        :param arg: 输入index
        :return: 输出Words对象，指定行的值的列表输入其内
        """
        msg_content = list(self.__pd.loc[arg, :].values)
        return Words(msg_content)


if __name__ == '__main__':
    MsgLoad("./wechat.csv").words_column_values("content").to_excel()
  • 庐山真面目我们终于获知。实现词频统计，我们依赖 MsgLoad 和 Words这两个类。那这两个类具体怎么用？接下来我们一一详解。

3.2 MsgLoad类介绍（非源码）

class MsgLoad:
    """
    该类用于读取CSV或EXCEL文件，以及筛选出该文件的某些字段，方便后续的数据处理
    """

    def __init__(self, filepath, sheet=0, header=0, skiprows=0):
        """
        初始化加载文件，生成DataFrame类型。
        """

    def __str__(self):
        return str(self.__pd)

    def get_column_values(self, arg) -> list:
        """
        填入字段名，将会返回该字段所有值的列表形式
        """

    def get_row_values(self, arg) -> list:
        """
        填入DataFrame的Index，将会返回该行所有值的列表形式
        """

    def words_column_values(self, arg) -> Words:
        """
        填入字段名，将会返回该字段所有值的Words类型
        """

    def words_row_values(self, arg) -> Words:
        """
        填入字段名，将会返回该字段所有值的Words类型
        """

3.3 Words类介绍（非源码）

class Words:
    """
    该类用于对输入内容的分词，词频技术，排序，输出结果的类型转换。
    """

    def __init__(self, data):
        """
        data为可迭代对象，迭代项目item应全部为字符串类型
        """

    def __str__(self):
        return str(self.__data)

    def __split(self, data):
        # 中间运算，请忽略

    def __core(self):
        # 中间运算，请忽略

    def __count(self, data):
        # 中间运算，请忽略

    def __result(self):
        # 中间运算，请忽略

    def word_list(self) -> list:
        """
        结果输出：内容为所有分词的列表，未删除重复分词
        """

    def word_set(self) -> set:
        """
        结果输出：内容为所有分词的集合，没有重复，无序
        """

    def word_result(self) -> list:
        """
        结果输出：内容为所有分词的二维表，没有重复，无序，内容包含分词和出现的次数
        例如：
        [
        ["爱你",16]
        ["吃饭",28]
        ]
        """

    def to_excel(self):
        """
         结果输出：输出Excel表，词序按照次数降序排列，表格的名称自动生成，表格自动存在./Words/目录下
        """


    def to_dataframe(self):
        """
        结果输出：输出Excel表，内容同to_excel
        """
  • 好啦，各方法已经讲解完毕。欢迎大家使用哦，有疑问可以在评论区发出，我会不断解答和更新此博客哦。
本图文内容来源于网友网络收集整理提供，作为学习参考使用，版权属于原作者。
THE END
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