Python词频对比并导入CSV文件

需要用到的停用词库我上传到我的资源了，大家也可以自己去网上找！

本来是想把两个词频统计放入一个CSV文件中，但是无奈向已经存在的CSV文件中追加写入数据只能在已经存在的数据下面追加，也就是在同一列追加，不能另起一列添加数据，哪位兄弟怼出来了，欢迎回复或私信！

import jieba import pandas as pd import csv import codecs # num=jieba.lcut("中国是一个伟大的国家") # jieba库的测试 # print(num) # 计算机专业的-1.txt txt1=open("计算机专业.txt").read() # 导入停用词库，过滤掉那些没用的词语，甚至都不是词语，比如标点符号，停用词在我的资源中有保存 stopwords=[line.strip() for line in open("停用词.txt").readlines()] words1=jieba.lcut(txt1) # print(words1) counts1={} for word1 in words1:if len(word1)==1:continueelse:counts1[word1]=counts1.get(word1,0)+1 items1=list(counts1.items()) items1.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) # 根据词频进行降序排序 # print(items1) file_csv=open("计算机专业词频.csv",'w+',newline='') #添加newline=''，可以删除每行之间的空行 writer=csv.writer(file_csv) writer.writerow(["词汇","词频"]) for data in items1:writer.writerow(data) file_csv.close() # 法学专业的-2.txt txt2=open("法学专业.txt").read() words2=jieba.lcut(txt2) counts2={} for word2 in words2:if len(word2)==1:continueelse:counts2[word2]=counts2.get(word2,0)+1 items2=list(counts2.items()) items2.sort(key=lambda x:x[1],reverse=True) #print(items2) # dataframe=pd.DataFrame({'items1_name':items1,'items2_name':items2}) # dataframe.to_csv("test.csv") # file_csv=open('test.csv','a') file_csv=open("法学专业词频.csv",'w+',newline='') writer=csv.writer(file_csv) writer.writerow(["词汇","词频"]) for data in items2:writer.writerow(data) file_csv.close()

 

总结

以上是生活随笔为你收集整理的Python词频对比并导入CSV文件的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

如果觉得生活随笔网站内容还不错，欢迎将生活随笔推荐给好友。