如何利用Python进行文本数据分析：深入解析与实例代码

import pandas as pd
 
# 读取文本文件数据
data = pd.read_csv('text_data.csv', sep='\t')
 
# 分析数据中的词频
word_counts = data['text_column'].apply(lambda x: pd.Series(' '.join(x).split()).value_counts())
 
# 将词频结果合并到一个DataFrame中
word_counts_df = pd.DataFrame(word_counts.fillna(0)).transpose()
word_counts_df.columns = word_counts_df.columns.astype(str)
 
# 输出前N个最常见的词
N = 10
print(word_counts_df.sort_values(by=word_counts_df.columns, ascending=False).head(N))
 
# 输出后N个最常见的词
print(word_counts_df.sort_values(by=word_counts_df.columns, ascending=True).tail(N))

这段代码首先导入pandas库，用于处理数据。然后读取CSV格式的文本数据，假设文本数据被存储在'text\_data.csv'文件中，列名为'text\_column'。接着，它使用apply函数和lambda函数来对每一行的文本数据进行词频统计，并创建一个DataFrame。最后，代码输出了前N个和后N个最常见的词汇。