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一、Python分析文本数据的优点

二、Python分析文本常用的第三方库

三、词频分析

四、词云图分析

五、文末推荐与福利

一、Python分析文本数据的优点

广泛的库和工具支持：Python拥有丰富的文本分析库，如NLTK（自然语言工具包）、spaCy、TextBlob、Gensim等，这些库提供了各种文本处理和分析功能，使得文本分析任务更容易实现。
易于学习和使用：Python是一门容易学习的编程语言，因此即使是初学者也可以快速上手文本分析任务。Python的简洁语法和清晰的代码结构有助于更好地理解和维护分析代码。
社区支持：Python拥有庞大的开发者社区，这意味着可以轻松找到答案、解决问题，并获得有关文本分析的支持和建议。
跨平台性：Python是一种跨平台的编程语言，可以在Windows、Linux和Mac等操作系统上运行，因此非常适合各种不同环境中的文本分析。
数据处理能力：Python拥有强大的数据处理和操作库，如NumPy和Pandas，这些库使得数据清洗、转换和分析变得更加容易。
可视化能力：Python中的库，如Matplotlib、Seaborn和Plotly，可以用于生成各种数据可视化，帮助用户更好地理解和展示文本数据的分析结果。
机器学习和深度学习支持：Python在机器学习和深度学习方面表现出色，因此可以使用各种机器学习和深度学习模型来进行文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。
开源和免费：Python是一种开源的编程语言，可以免费使用，这意味着无需额外费用就可以进行文本分析。
丰富的文档和教程：有大量的在线文档、教程和示例代码可用于帮助用户学习和实践文本分析。

二、Python分析文本常用的第三方库

NLTK（Natural Language Toolkit）：NLTK是一款广泛用于自然语言处理的库，提供了文本分词、词性标注、命名实体识别、语法分析等功能，以及大量的语料库和数据集。
spaCy：spaCy是一个高度优化的自然语言处理库，具有出色的性能和功能，支持分词、命名实体识别、词性标注等任务，并支持多语言。
TextBlob：TextBlob是一个简单而易于使用的库，用于执行各种文本分析任务，包括情感分析、文本分类、词性标注等。
Gensim：Gensim是一个用于主题建模和文本向量化的库，特别适用于处理大型文本语料库和文本文档集合。
Scikit-learn：虽然Scikit-learn主要用于机器学习，但它也提供了文本特征提取、文本分类和聚类等文本分析的工具和算法。
Word2Vec：Word2Vec是一个用于词嵌入（word embedding）的库，可以将词汇转换为向量表示，以便进行文本分析和自然语言处理任务。
Pattern：Pattern是一个用于文本挖掘和自然语言处理的库，支持词性标注、情感分析、信息提取等任务。
Spacy-transformers：这是spaCy的一个扩展库，使其能够使用预训练的Transformer模型（如BERT、GPT-2）进行文本分析。
TfidfVectorizer：TfidfVectorizer是Scikit-learn的一部分，用于将文本数据转换为TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）特征表示，常用于文本分类和信息检索。
NLTK和TextBlob的情感分析模块：这些库提供了用于情感分析的功能，可用于判断文本的情感倾向，如积极、消极或中性。
Matplotlib、Seaborn和Plotly：这些库用于可视化文本数据分析结果，可以生成各种图表和图形，帮助更好地理解文本数据。

三、词频分析

上次批量提取了上市公司主要业务信息，要分析这些文本数据，就需要做文本词频分析。由于中文不同于英文，词是由一个一个汉字组成的，而英文的词与词之间本身就有空格，所以中文的分词需要单独的库才能够实现，常用的是`jieba`。若没安装，直接运行`cmd`，然后输入`pip install jieba`安装即可。然后导入`jieba`库。我们以“华特气体”公司的主要业务进行分词，分词前如下图所示。通过`open`打开华特气体文本文件，使用读模式`r`，为避免编码错误，指定编码类型为`utf-8`。读取出来是一个大字符串，将这个大字符串存入`txt`。然后调用`jieba`进行分词。`lcut`的意思是切分词后再转换成列表("l"即表示`list`的首字母)。将切分后的词存入列表`words`。

import jieba
txt = open("华特气体.txt", "r", encoding="utf-8").read()
words = jieba.lcut(txt)
words

结果如上，可见基本是按照我们的汉字使用习惯来区分词的，不能组成词的字则是按单独一个字符串存放的。然后我们就需要将词和对应出现的次数统计出来。先新建一个字典`wordsDict`用于储存词及其出现的次数。对于单个的字或字符不是我们想要的，所以加了一个`if`语句将其排除在外。`continue`的作用是，`if`后面的条件满足时，让程序回到`for`循环，而不执行`continue`下面的语句。也就是列表中的元素只有一个字符的时候，就马上跳到下一个而不执行任何操作。只有当元素不止一个字符的时候，才执行`else`语句，即将词及其出现的次数加入字典。此处用`setdefault`给词的出现初始值设置为0，每重复出现一次，自动加1。然后我们根据此出现的次数，降序排序，并查看前20个词的情况。

wordsDict = {} #新建字典用于储存词及词频
for word in words:
    if len(word) == 1: #单个的字符不作为词放入字典
        continue
    else:
        wordsDict.setdefault(word, 0) #设置词的初始出现次数为0
        wordsDict[word] +=1 #对于重复出现的词，每出现一次，次数增加1
        
wordsDict_seq = sorted(wordsDict.items(),key=lambda x:x[1], reverse=True) #按字典的值降序排序
wordsDict_seq[:15]

可以看到，有些词并不是我们想要的，比如“公司”、“行业”、“000”。因此需要把这些意义不大的词删除。先定义一个储存要排除的词的列表`stopWords`，将想排除的词放进去，一般是放出现次数较多，但意义不大的词，可根据实际需要调整。然后遍历这个字典，在检查这些词是否在目标字典`wordsDict`中，如果在，就将字典中这个词对应的数据删除。

stopWords = ["公司","行业","000","用于","情况","方面","一种","要求","对于","进行","一般","212","实现","处理","通过","投入","随着"]
for word in stopWords:
    if word in wordsDict:
        del wordsDict[word] #删除对应的词
        
wordsDict_seq = sorted(wordsDict.items(),key=lambda x:x[1], reverse=True) #按字典的值降序排序
wordsDict_seq[:15]

然后将筛选后的数据转换成DataFrame，并增加列名“词”和“次数”，然后导出为Excel文件。

df = pd.DataFrame(wordsDict_seq,columns=['词','次数'])
df.to_excel("华特气体-词频.xlsx",index = False) #存为Excel时去掉index索引列
df.head(10)

以上，搞定了一个文件的词频收集，那批量操作呢？请看下面分解。

import os
path='主要业务'  #文件所在文件夹
files = [path+"\\"+i for i in os.listdir(path)] #获取文件夹下的文件名,并拼接完整路径
files

以上，先获取到所有待分析文件的路径。然后逐个进行分析。稍微修改一下上面的程序，很快分析完成。结果如下。

import jieba
import pandas as pd

for file in files:

    txt = open(file, "r", encoding="utf-8").read()
    words = jieba.lcut(txt)
    wordsDict = {} #新建字典用于储存词及词频
    for word in words:
        if len(word) == 1: #单个的字符不作为词放入字典
            continue
        else:
            wordsDict.setdefault(word, 0) #设置词的初始出现次数为0
            wordsDict[word] +=1 #对于重复出现的词，每出现一次，次数增加1

    stopWords = ["2019","不断","持续","主要","企业","产品","业务","公司","行业","000","用于","情况","方面","一种","要求","对于","进行","一般","212","实现","处理","通过","投入","随着"]
    for word in stopWords:
        if word in wordsDict:
            del wordsDict[word] #删除对应的词

    wordsDict_seq = sorted(wordsDict.items(),key=lambda x:x[1], reverse=True) #按字典的值降序排序

    df = pd.DataFrame(wordsDict_seq,columns=['词','次数'])
    df.to_excel("词频//{}.xlsx".format(file.split("\\")[1][:-4]),index = False) #存为Excel时去掉index索引列

四、词云图分析

如果要将上面做好的词频分析可视化，“词云图”是一个很好的选择。它的原理是，将词频高的词显示得相对更大一些。而且可以自定义背景图，让词云显示成个性化的形状。今天我们就来将上次获取的10家上市公司的“主要业务”词频文件批量生成词云图，这样一看词云图就大致了解这家公司的主要业务是什么了，放在PPT里展示也显得高大上。首先，我们导入需要用到库。若显示导入不成功，则需要用`pip install + 库名`进行安装。

import numpy as np # numpy数据处理库
import wordcloud # 词云库
from PIL import Image # 图像处理库，用于读取背景图片
import matplotlib.pyplot as plt # 图像展示库，以便在notebook中显示图片
from openpyxl import load_workbook #读取词频Excel文件
import os #获取词频Excel文件路径

然后获取所有的Excel词频表路径，以便后续逐一读取，并传入词云库生成词云图。再定义词频背景图，`np.array(Image.open())`打开图片后转为数组，存入`maskImage`变量。需要注意词频背景图中想要的形状的背景需要是白色的，不然无法得到想要的词云图形状。比如如下背景图片，左边的图片因为猴子的背景不是白色，做出的词云图会占满整个图片，即是一个矩形的词云图；右边的图片中，猴子的背景是白色的，做出的词云图看起来就是一只猴子的形状。

然后用`for`循环遍历所有待处理的Excel文件，逐个打开，提取其中的词和词频，存入字典`wordFreq`。然后通过`wordcloud.WordCloud()`定义词云样式。这个函数有很多参数，具体如下。我们只需要关注常用的几个即可，其它可作为了解。

wordcloud.WordCloud(font_path=None, width=400, height=200, margin=2, ranks_only=None, prefer_horizontal=0.9, mask=None, scale=1, color_func=None, max_words=200, min_font_size=4, stopwords=None, random_state=None, background_color='black', max_font_size=None, font_step=1, mode='RGB', relative_scaling='auto', regexp=None, collocations=True, colormap=None, normalize_plurals=True, contour_width=0, contour_color='black', repeat=False, 'include_numbers=False', 'min_word_length=0', 'collocation_threshold=30')

`font_path`：字体路径。字体存在`C:\Windows\Fonts`目录，在想要的字体上点右键，选择“属性”可查看其名称，然后连同路径复制，赋给font_path即可。比如本例使用的黑体。需要注意的是，若是中文词云，需要选中文字体。

`width,height`：画布的宽度和高度，单位为像素。若没设置`mask`值，才会使用此默认值400*200。

`margin`：词间距。

`ranks_only`：文档未说明。

`prefer_horizontal`：词语横排显示的概率(默认为90%，则竖排显示概率为10%)

`mask`：用于设定绘制模板，需要是一个`nd-array`（多维数组），所以在用`Image.open()`读取图片后，需要用`np.array`转换成数组。另外`mask`参数有设定的话，画布的大小会由词频背景图的大小决定。这个经常使用，因为我们更倾向于自定义模板。

`scale`：比例尺，用于放大画布的尺寸。一般使用默认值。

`color_func`：颜色函数，一般不用。

`max_words`:词云图中最多显示词的字数，设定一个值，可让那些出现次数极少的词不显示出来。

`min_font_size`:字号最小值。

`stopwords`:设置不想显示的词。

`random_state`：文档未说明。

`background_color`：词云图背景色，默认为黑色。可根据需要调整。

`max_font_size`：字号最大值。

`font_step`：字体的步长，一般使用默认。大于1的时候可提升运算速度，但匹配较差。

`mode`：当设置为"RGBA" 且`background_color`设置为"None"时可产生透明背景。

`relative_scaling`：词频对字体大小的影响度，一般使用默认。

`regexp`：正则表达式分割输入的字符。一般是先处理好才给到wordcloud，所以基本不用。

`collocations`：是否包含两个词的搭配，若使用了`generate_from_frequencies`方法则忽略此参数。一般不用。

`colormap`：每个词对应的颜色，若设置了`color_func`则忽略此参数。

`normalize_plurals`：是否移除英文复数单词末尾的s ，比如可将word和words视同为一个词，并将词频算到word头上。如果使用了`generate_from_frequencies`方法则忽略此参数。

`contour_width`：如果`mask`有设置，且`contour_width`>0，将会绘制`mask`轮廓。

`contour_color`：`mask`轮廓的颜色，默认为黑色。

`repeat`：当词不足以满足设定的`max_words`时，是否重复词或短语以使词云图上的词数量达到`max_words`

`include_numbers`：是否将数字作为词。

`min_word_length`：设置一个词包含的最少字母数量。

`collocation_threshold`：界定英文中的`bigrams`，对于中文不适用。

此例中，我们调用`wordcloud`时，设定了字体为“黑体”，使用了背景图为绘图模板，设置了最多显示词数为500，字号最大为100。然后使用`generate_from_frequencies()`从已有词频数据的字典中生成词云图。然后将词云图按公司名保存到指定路径（“词云图”文件夹）。最后用`plt.imshow()`在notebook中显示词云图。结果如下。

#将存好的Excel词频表读取成字典
path='词频'  #文件所在文件夹
files = [path+"\\"+i for i in os.listdir(path)] #获取文件夹下的文件名,并拼接完整路径
maskImage = np.array(Image.open('background.png')) # 定义词频背景图

for file in files:
    #将词频Excel文件读取为字典
    wb = load_workbook(file)
    ws = wb.active
    wordFreq = {}
    for i in range(2,ws.max_row+1):
        word = ws["A"+str(i)].value
        freq = ws["B"+str(i)].value
        wordFreq[word] = freq    
    
    #定义词云样式
    wc = wordcloud.WordCloud(
        font_path='C:/Windows/Fonts/simhei.ttf', # 设置字体
        mask= maskImage, # 设置背景图
        max_words=500, # 最多显示词数
        max_font_size=100) # 字号最大值
    
    #生成词云图
    wc.generate_from_frequencies(wordFreq) # 从字典生成词云
    #保存图片到指定文件夹
    wc.to_file("词云图\\{}.png".format(file.split("\\")[1][:4]))
    #在notebook中显示词云图
    plt.imshow(wc) # 显示词云
    plt.axis('off') # 关闭坐标轴
    plt.show() # 显示图像

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