python处理数据集并制作词云图_python读取csv文件并绘制词频统计图以及词云图

python处理数据集并制作词云图

1. 处理数据
2. 使用自定义词典
3. 去掉停用词
4. 词频统计
5. 绘制词云图+美化

1.处理数据

这里是老师给的新闻数据集，里面有5个类别的新闻数据，我以cars这一类为例。
将csv格式的数据文件转换为txt格式，具体步骤格式转换。

以下代码只是提示一下raw的具体内涵，完整代码最后附上。

raw = pd.read_csv("D:/download/文本挖掘/newsdata/cars_source.txt", names=['txt'], sep='aaa', encoding="GBK")
    print(len(raw))  # 查看整个cars_source.txt文档共有几行
1
2

2.使用自定义词典

由于数据集内没有给定的词典，我就自己写了一个dictwords.txt（没有涵盖所有的特定短语），将一些特定的词汇比如“道路运输”写入词典内，在分词后，“道路运输”将不会被分成“道路/运输”。

def dict_words(raw):
    dict = 'D:/download/文本挖掘/newsdata/dictwords.txt'  #自定义词典的路径
    jieba.load_userdict(dict)  # 增加词典（自己写的）
    for i in range(len(raw)):  # 分词时不是对整个文档进行操作，而是一行一行地分词，所以需要遍历每一行进行分词
        print('/'.join(jieba.cut(raw.txt[i])))   # 用“/”作为词与词的分隔符
1
2
3
4
5

3.去掉停用词

def dele_words(raw):
    ana.set_stop_words('D:/download/文本挖掘/newsdata/stopwords.txt')  # 添加停用词文档
    words_list = []  # 定义一个空列表
    for i in range(len(raw)):
        #print(ana.extract_tags(raw.txt[i]))
        lists = ana.extract_tags(raw.txt[i])  
        #print(lists)
        words_list.extend(lists)  # 将每一行的分词结果加入一个大列表中
    return words_list
1
2
3
4
5
6
7
8
9

4.词频统计

def cal_words(words_list):
    df = pd.DataFrame(words_list, columns=['word'])  # 这一列叫 word
    result =df.groupby(['word']).size()  
    freqlist = result.sort_values(ascending=False) # 降序排列
    print(freqlist[:20])  # 取出现次数最多的前20个词
1
2
3
4
5

5.词云图绘制及美化

def pic_words(words_list):
    fdist = FreqDist(words_list)  # 将列表转化为字典类型，生成完整的词条频数字典
    pic = imageio.imread('D:/pyhomework/0516/dig1/timg.jpg') # 读取背景图片（背景颜色必须为纯白色）
    pic_color = wordcloud.ImageColorGenerator(pic) # ImageColorGenerator函数将词云的颜色参数设置为根据图片颜色确定
    cloudobj = wordcloud.WordCloud(font_path = "simkai.ttf",  #这里不能为None，否则词云图全是方块
                                   height = 1000, width = 2000,
                                   mode = "RGBA",
                                   background_color = 'white',
                                   mask = pic,
                                   color_func = pic_color, # 我导入图片主色调为蓝灰色
                                  ).fit_words(fdist)  # 基于频数的绘制函数

    plt.imshow(cloudobj)
    plt.axis("off")  # 关闭坐标轴
    plt.show()
    cloudobj.to_file("D:/pyhomework/0516/dig1/pic_final.png") # 保存为高精度图形
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

import pandas as pd
import wordcloud
import matplotlib.pyplot as plt #绘制图片
import jieba
import jieba.analyse as ana
import imageio
from nltk import FreqDist

#使用自定义词典
def dict_words(raw):
    dict = 'D:/download/文本挖掘/newsdata/dictwords.txt'
    jieba.load_userdict(dict)  #增加词典（自己写的）
    for i in range(len(raw)):
        print('/'.join(jieba.cut(raw.txt[i])))

#停用词
def dele_words(raw):
    ana.set_stop_words('D:/download/文本挖掘/newsdata/stopwords.txt')
    words_list = []
    for i in range(len(raw)):
        #print(ana.extract_tags(raw.txt[i]))
        lists = ana.extract_tags(raw.txt[i])
        #print(lists)
        words_list.extend(lists)
    return words_list

#词频统计
def cal_words(words_list):
    df = pd.DataFrame(words_list, columns=['word'])
    result =df.groupby(['word']).size()
    #print(type(result))
    freqlist = result.sort_values(ascending=False) #降序
    print(freqlist[:20])

#绘制词云图
def pic_words(words_list):
    fdist = FreqDist(words_list)
    #pic_address = path.abspath('timg.jpg'),
    pic = imageio.imread('D:/pyhomework/0516/dig1/timg.jpg') # 读取图片
    pic_color = wordcloud.ImageColorGenerator(pic) # ImageColorGenerator函数将词云的颜色参数设置为根据图片颜色确定
    cloudobj = wordcloud.WordCloud(font_path = "simkai.ttf",
                                   height = 1000, width = 2000,
                                   mode = "RGBA",
                                   background_color = 'white',
                                   mask = pic,
                                   color_func = pic_color, #图片主色调为蓝灰色
                                  ).fit_words(fdist)

    plt.imshow(cloudobj)
    plt.axis("off")
    plt.show()
    #cloudobj.to_file("D:/pyhomework/0516/dig1/pic1.png") 保存的图片为1：20行
    cloudobj.to_file("D:/pyhomework/0516/dig1/pic_final.png")

if __name__ == '__main__':
    raw = pd.read_csv("D:/download/文本挖掘/newsdata/cars_source.txt", names=['txt'], sep='aaa', encoding="GBK")
    print(len(raw))
    dict_words(raw)
    words_list = dele_words(raw)
    cal_words(words_list)
    pic_words(words_list)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61