大数据分析 | 用 Python 做文本词频分析

忘是亡心i 2024-04-28 07:45 112阅读 0赞

> 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**》

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**目录**

一、前言

Python 简介

Python 特点

二、基本环境配置

三、分析

Part1介绍

Part2词频分析对象——《“十四五”规划》

Part3文本预处理

Part4中文分词——全都是“干货”

1添加自定义词库（特色词库）

2进行分词

3去除停用词

4按需处理其他词语

Part5生成词频统计表

1统计词频

2将词频统计结果保存为表格

Part6全部代码

Part7总结

获取源码？私信？关注？点赞？收藏？

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## 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。

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## 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。

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## 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）。

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### 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。

![2cf6783b497e4735a16c2ac0fbb24a7b.png][]

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### 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。

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### 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：

![2caf178863644a3eae59a28e4c63065a.png][]

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：

![fc00d3967fb64b50b261758da90da968.png][]

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。

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### 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)

![bfc73d91b0c448f8aca73b0c244de35d.png][]

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。

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### 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

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### 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?！！！

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