文本处理之Python词频统计

往前2篇的博客中，爬取了谣言百科网站中不同分类的新闻并以文本的形式存取下来啦。

上一篇博客中对存取的文件进行了中文分词操作，现在我们想要对存取的文本进行词频统计操作。

上代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Mar  8 14:21:05 2018

@author: Administrator
"""

# 2017年7月4日17:08:15
# silei
# 训练模型，查看效果
# 数据文件数一共1209个
# baby，car，food，health，legend，life，love，news，science，sexual
# 130，130，130，130，130，130，130，130，130，39

# -*- coding:UTF-8 -*-

dir = {'baby': 130,'car': 130,'food': 130,'health': 130,'legend': 130,'life': 130,'love': 130,'news': 130,'science': 130,'sexual': 39}# 设置词典，分别是类别名称和该类别下一共包含的文本数量

data_file_number = 0# 当前处理文件索引数

def MakeAllWordsList(train_datasseg):# 统计词频
    
    all_words = {}
    for train_dataseg in train_datasseg:
        for word in train_dataseg:
            if word in all_words:  
                all_words[word] += 1
            else:
                all_words[word] = 1
    
    # print("all_words length in all the train datas: ", len(all_words.keys()))# 所有出现过的词数目
    
    all_words_reverse = sorted(all_words.items(), key=lambda f:f[1], reverse=True) # 内建函数sorted参数需为list  # key函数利用词频进行降序排序
    for all_word_reverse in all_words_reverse:
        print(all_word_reverse[0], "	", all_word_reverse[1])
    all_words_list = [all_word_reverse[0] for all_word_reverse in all_words_reverse if len(all_word_reverse[0])>1]
    return all_words_list

if __name__ == "__main__":
    for world_data_name,world_data_number in dir.items():
        while (data_file_number < world_data_number):
            print(world_data_name)
            print(world_data_number)
            print(data_file_number)
            file = open('F:\test\'+world_data_name+'\'+str(data_file_number)+'.txt','r',encoding= 'UTF-8')
            MakeAllWordsList(file)
            for line in file:
                print(line+'
', end='')
            file.close()

运行完词频统计结束~