python jieba分词并统计词频后输出结果到Excel和txt文档

前两天，班上同学写论文，需要将很多篇论文题目按照中文的习惯分词并统计每个词出现的频率。

让我帮她实现这个功能，我在网上查了之后发现jieba这个库还挺不错的。

运行环境：

• 安装python2.7.13：https://www.python.org/downloads/release/python-2713/
• 安装jieba：pip install jieba
• 安装xlwt：pip install xlwt

具体代码如下：

#!/usr/bin/python  # -*- coding:utf-8 -*-  import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')import jiebaimport jieba.analyseimport xlwt #写入Excel表的库if __name__=="__main__":    wbk = xlwt.Workbook(encoding = 'ascii')    sheet = wbk.add_sheet("wordCount")#Excel单元格名字    word_lst = []    key_list=[]    for line in open('1.txt'):#1.txt是需要分词统计的文档        item = line.strip('\n\r').split('\t') #制表格切分        # print item        tags = jieba.analyse.extract_tags(item[0]) #jieba分词        for t in tags:            word_lst.append(t)    word_dict= {}    with open("wordCount.txt",'w') as wf2: #打开文件        for item in word_lst:            if item not in word_dict: #统计数量                word_dict[item] = 1            else:                word_dict[item] += 1        orderList=list(word_dict.values())        orderList.sort(reverse=True)        # print orderList        for i in range(len(orderList)):            for key in word_dict:                if word_dict[key]==orderList[i]:                    wf2.write(key+' '+str(word_dict[key])+'\n') #写入txt文档                    key_list.append(key)                    word_dict[key]=0            for i in range(len(key_list)):        sheet.write(i, 1, label = orderList[i])        sheet.write(i, 0, label = key_list[i])    wbk.save('wordCount.xls') #保存为 wordCount.xls文件

1.txt是你需要分词统计的文本内容，最后会生成wordCount.txt和wordCount.xls两个文件。下图是最后结果