首页Python 实现文本分词并获取最高词频的单词示例文本为csv文件，要读取csv文件

Python 实现文本分词并获取最高词频的单词示例文本为csv文件，要读取csv文件

时间: 2025-06-23 22:27:38 浏览: 10

### Python 实现 CSV 文件中文本分词并获取最高词频单词对于处理CSV文件中的文本数据，可以采用`pandas`库加载文件，并使用`jieba`进行分词操作。为了统计词频，可借助于`collections.Counter`工具。 #### 加载必要的库 ```python import pandas as pd import jieba from collections import Counter ``` #### 数据准备与预览假设有一个名为`comments.csv`的文件位于当前工作目录下，其中包含一列评论信息，命名为`content`。 ```python df = pd.read_csv('comments.csv') # 使用pandas读取csv文件[^2] print(df.head()) # 查看前几条记录以便了解数据结构 ``` #### 对指定列执行分词针对每一行的内容应用`jieba.lcut()`函数完成分词过程；这里选择了精确模式来进行更细致化的分割[^4]。 ```python # 定义一个简单的清理和分词功能 def clean_and_tokenize(text): words = jieba.lcut(text.strip()) return [word for word in words if len(word)>1 and not word.isspace()] # 过滤掉单字符以及空白符 df['tokens'] = df['content'].apply(clean_and_tokenize) # 应用到DataFrame上 ``` #### 统计所有词条频率通过遍历所有的token列表并将它们展平成单一的一维数组来计算整个文档集中各个词语出现次数。 ```python all_tokens = [] for tokens_list in df['tokens']: all_tokens.extend(tokens_list) counter = Counter(all_tokens) # 创建Counter对象用于统计词频[^1] most_common_word, frequency = counter.most_common(1)[0] # 获取最常见的那个词及其对应的频次 print(f"最高词频单词是 '{most_common_word}' 出现了 {frequency} 次.") ``` 上述代码片段展示了如何利用Python对存储在CSV文件内的文本实施分词处理，并找出具有最大发生率的那个特定词汇项。

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