Python如何进行词频统计？3种方法教给你

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

Python如何进行词频统计？3种方法教给你[Python基础]

前言

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Python如何进行词频统计？3种方法教给你

 

数据准备

import jieba
with open("D:/hdfs/novels/天龙八部.txt", encoding="gb18030") as f:
    text = f.read()
with open("D:/hdfs/novels/names.txt", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
if line.startswith("天龙八部"):
            names = next(f).split()
break
for word in names:
    jieba.add_word(word)
#  加载停用词
with open("stoplist.txt", encoding="utf-8-sig") as f:
    stop_words = f.read().split()
stop_words.extend(["天龙八部", "
", "u3000", "目录", "一声", "之中", "只见"])
stop_words = set(stop_words)
all_words = [word for word in cut_word if len(word) > 1 and word notin stop_words]
print(len(all_words), all_words[:20])

结果：

216435 ["天龙", "释名", "青衫", "磊落", "险峰", "行玉壁", "月华", "明马", "疾香", "幽崖", "高远", "微步", "生家", "子弟", "家院", "计悔情", "虎啸", "龙吟", "换巢", "鸾凤"]

统计词频排名前N的词

原始字典自写代码统计：

wordcount = {}
for word in all_words:
    wordcount[word] = wordcount.get(word, 0)+1
sorted(wordcount.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]

结果：

Python如何进行词频统计？3种方法教给你

 

使用计数类进行词频统计：

from collections import Counter
wordcount = Counter(all_words)
wordcount.most_common(10)

结果：

Python如何进行词频统计？3种方法教给你

 

使用pandas进行词频统计：

pd.Series(all_words).value_counts().head(10)

结果：

Python如何进行词频统计？3种方法教给你

 

从上面的结果可以看到使用collections的Counter类来计数会更快一点，而且编码也最简单。

分词过程中直接统计词频

Pandas只能对已经分好的词统计词频，所以这里不再演示。上面的测试表示，Counter直接对列表进行计数比pyhton原生带快，但循环中的表现还未知，下面再继续测试一下。

首先使用原生API直接统计词频并排序：

%%time
wordcount = {}
for word in jieba.cut(text):
if len(word) > 1 and word notin stop_words:
        wordcount[word] = wordcount.get(word, 0)+1
print(sorted(wordcount.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10])

结果：

[("段誉", 2496), ("说道", 2151), ("虚竹", 1633), ("萧峰", 1301), ("武功", 1095), ("阿紫", 922), ("阿朱", 904), ("乔峰", 900), ("王语嫣", 877), ("慕容复", 871)]
Wall time: 6.04 s

 

下面我们使用Counter统计词频并排序：

%%time
wordcount = Counter()
for word in jieba.cut(text):
if len(word) > 1 and word notin stop_words:
        wordcount[word] += 1
print(wordcount.most_common(10))

结果：

[("段誉", 2496), ("说道", 2151), ("虚竹", 1633), ("萧峰", 1301), ("武功", 1095), ("阿紫", 922), ("阿朱", 904), ("乔峰", 900), ("王语嫣", 877), ("慕容复", 871)]
Wall time: 6.21 s

 

可以看到Counter在循环中计数时反而慢了一丁点，但由于Counter类整体性能更佳，编写起来简单，所以一般都用Counter进行统计计数。

 

以上是 Python如何进行词频统计？3种方法教给你 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/537770.html

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