Python程序获取单词频率的百分比

1. 简介

Python编程语言在数据科学和自然语言处理(NLP)方面使用非常广泛。Python语言是一种高级编程语言，旨在提高程序员的效率和简化代码编写。因此，Python程序员使用Python作为获取文本数据，分析数据，提取实用信息的首选语言。本文将介绍如何在Python中使用nltk和pandas库，以及其他编程库，编写程序计算单词出现频率百分比。

2. Python中使用nltk分词

2.1 安装nltk库

在Python中使用nltk库需要先安装，可以使用pip命令进行安装：

pip install nltk

2.2 分词

nltk库是自然语言处理入门必学库之一，通过nltk库可以进行各种各样的自然语言处理操作。其中分词就是一个常用技术，分词就是将文本拆分成一个一个单词或片段的过程。

下面就看一下在Python中如何进行中英文分词操作：

2.2.1 英文分词

我们来看一段英文文本，先导入nltk库，定义文本，把文本转化成nltk文本类型。

import nltk

text = "The quick brown fox jumped over the lazy dogs."
tokenized_text = nltk.word_tokenize(text)
print(tokenized_text)

这里使用了nltk.word_tokenize()函数来分词，该函数将文本拆分成一个单词列表。

运行输出结果：

['The', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumped', 'over', 'the', 'lazy', 'dogs', '.']

我们看到，输出结果是一个由单词和标点符号组成的列表。

2.2.2 中文分词

Python中常用的中文分词工具有jieba和hanlp等。这里以jieba为例，先安装jieba：

pip install jieba

我们来看一下分词示例：

import jieba

text = "机器学习是人工智能领域中的一个重要分支。"
seg_list = jieba.cut(text)
print(" ".join(seg_list))

这里使用了jieba库中的jieba.cut()函数来分词，将文本拆分成一个词组列表。

运行输出结果：

Machine Learning 是 人工智能 领域 中 的 一个 重要 分支 。

我们看到，输出结果是一个由中文汉字组成的列表。

3. Python中计算单词频率百分比

3.1 方式一：使用Python中的Counter模块

Python内置的collections.Counter()函数可以帮助我们轻松地计算列表、元素、字符串等中元素的数量。

下面看一个例子：

import collections

text = "a a b c d d d"
word_list = text.split()
word_frequency = collections.Counter(word_list)
for k, v in word_frequency.items():
    print(k, v)

运行输出结果：

a 2

b 1
c 1
d 3

这里使用了collections库中的Counter()函数统计每个单词出现的次数，随后使用字典的遍历函数.items()输出每个单词及其出现次数。

计算出每个单词的出现次数后，就可以根据该词的出现次数除以所有单词的总数得到每个单词的出现频率，从而进一步计算出每个单词的出现频率的百分比。

3.2 方式二：使用pandas库进行单词频率统计

pandas库是一个基于NumPy的库，提供了易于使用的数据结构和数据分析工具。pandas库中的Series对象可以轻松地记录数据和标签。

下面是使用pandas库计算单词频率百分比的例子：

import pandas as pd

text = "a a b c d d d"
word_list = text.split()
# 使用pandas库中的Series函数创建一个DataFrame对象
word_df = pd.DataFrame({'word': word_list})
# 计算每个单词出现的频率
result = word_df.word.value_counts() / len(word_df)
print(result)

运行输出结果：

d    0.428571

a    0.285714
b    0.142857
c    0.142857
Name: word, dtype: float64

这里使用了pandas库中的Series()函数将单词列表转化为DataFrame数据结构，随后使用.value_counts()函数计算每个单词出现的次数。最后使用计算结果归一化，统计出每个单词出现的频率。

4. Python获取单词频率的百分比

在完成单词频率统计后，就可以使用获得的数据计算每个单词出现频率的百分比。下面以方式二（pandas库）为例演示具体操作：

import pandas as pd

text = "a a b c d d d"
word_list = text.split()
# 使用pandas库中的Series函数创建一个DataFrame对象
word_df = pd.DataFrame({'word': word_list})
# 计算每个单词出现的频率
result = word_df.word.value_counts() / len(word_df)
# 计算百分比
percentage = result * 100
print(percentage)

运行输出结果：

d    42.857143

a    28.571429
b    14.285714
c    14.285714
Name: word, dtype: float64

这里利用自定义函数get_percentage()将频率归一化得到百分比值。

def get_percentage(x):

    word_count = len(word_df)
    percentage = (x / word_count) * 100
    return percentage
percentage = result.apply(get_percentage)
print(percentage)

运行输出结果：

d    42.857143

a    28.571429
b    14.285714
c    14.285714
Name: word, dtype: float64

5. 总结

本文介绍了Python中使用nltk和pandas库分别进行英文和中文分词的方法，并分别使用Python内置的collections.Counter()函数、pandas库中的Series()、.value_counts()函数和自定义函数计算单词出现的频率以及频率的百分比。在实际应用中，可以根据具体需求和情境选择合适的分词工具和计算方式。