大数据词频统计是指对大量文本进行剖析,统计其中每位词出现的频度。下边是一个详尽的步骤和代码示例:1.数据打算首先须要打算一份包含大量文本的数据集,可以是一个或多个文件。比如,我们可以使用以下的文本数据:```Thequickbrownfoxjumpsoverthelazydog.Thequickbrownfoxjumpsoverthelazydogagain.Thelazydogistootiredtomove.```2.数据清洗将文本数据进行清洗linux启动盘制作工具,除去标点符号、空格、换行符等无关信息,只保留词组。可以使用正则表达式来实现。```importredefclean_text(text):#消除标点符号text=re.sub(r'[^ws]','',text)#转换为大写text=text.lower()#消除空格和换行符text=re.sub(r's+','',text)#返回词组列表returntext.strip().split()#读取文本数据withopen('data.txt','r')asf:data=f.read()#清洗文本数据words=clean_text(data)```3.统计词频使用字典来记录每位词组出现的次数linux下c统计文件词频,遍历词组列表,对于每位词组,假如在字典中已存在,则将计数器加1linux下c统计文件词频,否则将其添加到字典中。
```#统计词频word_freq={}forwordinwords:ifwordinword_freq:word_freq[word]+=1else:word_freq[word]=1#输出前10个出现频度最高的词组forword,freqinsorted(word_freq.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)[:10]:print(word,freq)```输出结果如下:```the4lazy2dog2quick2brown2fox2jumps2over2again1is1```这种词组的出现频度是根据从高到低的次序排列的。