统计多个csv文件中不带停用词的词频

统计多个CSV文件中不带停用词的词频是一种文本分析任务，可以通过以下步骤完成：

数据准备：将多个CSV文件读取并合并为一个数据集，确保每个文件中的文本数据位于同一列中。
数据清洗：对文本数据进行清洗，包括去除标点符号、转换为小写字母等操作，以便后续的词频统计。
停用词过滤：根据预定义的停用词列表，过滤掉常见的无意义词汇，如“的”、“是”等。可以使用开源库NLTK或自定义停用词列表进行过滤。
分词处理：将文本数据分割成单个词语，可以使用分词工具如jieba进行中文分词，或者直接按空格分割英文单词。
词频统计：统计每个词语在文本数据中出现的频率，可以使用Python的collections.Counter类进行统计。
结果展示：根据词频统计结果，可以按照频率降序排列，展示出现频率较高的词语。

以下是一个示例代码，用于统计多个CSV文件中不带停用词的词频：

import csv
import re
from collections import Counter

# 定义停用词列表
stopwords = ['的', '是', '在', '了', '和', '等']

# 合并多个CSV文件为一个数据集
file_paths = ['file1.csv', 'file2.csv', 'file3.csv']
data = []
for file_path in file_paths:
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        reader = csv.reader(file)
        for row in reader:
            data.extend(row)

# 数据清洗和分词处理
words = []
for text in data:
    # 去除标点符号和特殊字符
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
    # 转换为小写字母
    text = text.lower()
    # 分词处理
    words.extend(text.split())

# 停用词过滤
words = [word for word in words if word not in stopwords]

# 词频统计
word_freq = Counter(words)

# 按词频降序排列
sorted_word_freq = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出结果
for word, freq in sorted_word_freq:
    print(word, freq)

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