复合数据类型，英文词频统计

一、列表，元组，字典，集合分别如何增删改查及遍历

1、列表

1）增

• append()方法：在列表的末尾增加一个元素
• insert()方法：在列表指定的位置上增加一个元素
• extend()方法：可迭代，分解成元素添加在末尾

2）删

• pop()方法： 按照下标索引删除指定的值
• remove()方法：按元素删除指定的值
• del：删除列表、也可以进行切片删除

2、元组

• 元组不允许修改以及单个删除元素

3、字典

1）增

• dict[key]=value 通过赋值的方法增加元素

2）删

• del dict[key]  删除单一元素，通过key来指定删除
• dict.pop(key)  删除单一元素，通过key来指定删除

3）改

• dict[key]=value  通过对已有的key重新赋值的方法修改

4）查

• dict[key]  通过key访问value值

4、集合

1）增

• add()方法：增加一个元素

2）删

• remove()和pop()方法：删除集合中一个元素

二、总结列表，元组，字典，集合的联系与区别。参考以下几个方面：

• 括号
• 有序无序
• 可变不可变
• 重复不可重复
• 存储与查找方式

联系与区别如下：

1、列表的括号是"[ ]" ，元组的括号是”( )“，字典的括号和集合的括号都是”{ }“；

2、列表与元组都为有序序列，字典与集合为无序序列；

3、列表、字典、集合属于可变序列，而元组属于不可变序列；

4、列表和元组允许重复，而字典和集合不允许重复；

5、

列表以值的方式存储为值，可通过索引查找；

元组以值的方式存储为值，可通过索引查找；

字典以键值对的方式存储为值，一般通过键查找；

集合以值的方式存储为值，可以通过set()来将序列和字典转换为集合。

三、词频统计

• 1.下载一长篇小说，存成utf-8编码的文本文件 file
• 2.通过文件读取字符串 str
• 3.对文本进行预处理
• 4.分解提取单词 list
• 5.单词计数字典 set , dict
• 6.按词频排序 list.sort(key=lambda),turple
• 7.排除语法型词汇，代词、冠词、连词等无语义词
  • 自定义停用词表
  • 或用stops.txt
  • 8.输出TOP(20)
  • 9.可视化：词云

 排序好的单词列表word保存成csv文件

import pandas as pd
pd.DataFrame(data=word).to_csv('big.csv',encoding='utf-8')

线上工具生成词云：
https://wordart.com/create 

词频统计代码如下：

import pandas as pd

mum = {'it', 'if', 'the', 'at', 'for', 'on', 'and', 'in', 'to', 'of', 'a', 'was', 'be', 'were', 'in', 'about',
        'from', 'with', 'without', 'an', 'one', 'another', 'others', 'that', 'they', 'himself', 'itself',
         'themselves', 'if', 'when', 'before', 'though', 'although',
       'while', 'as', 'as long as', 'i', 'he', 'him', 'she', 'out', 'is', 's', 'no', 'not', 'you', 'me', 'his',
       'but'}

def getsong():
 file=open("F://xiaoshuo.txt", "r")
 song=file.read().lower()

 ch=",.!()"
 for c in ch:
    song = song.replace(c,'')
    return song

wordlist=getsong().split()

wordset=set(wordlist) - mum
wordict={}
for w in wordset:
   wordict[w] = wordlist.count(w)

wordsort=list(wordict.items())
wordsort.sort(key= lambda x:x[1],reverse=True)

'''输出top20'''
for i in range(20):
    print(wordsort[i])

'''保存为csv文件'''
pd.DataFrame(data=wordsort).to_csv(r'F:	est.csv',encoding='utf-8')

下面是xiaoshuo.txt：

 

运行截图如下：

控制台输出：

 

可视化词云：