【词云图】从excel和从txt文件，绘制以句子、词为单位的词云图

从excel和从txt文件，绘制以句子、词为单位的词云图

写在最前面
- 数据说明&结论
从txt文件，绘制以句子、词为单位的词云图
- 自我介绍
从excel，绘制以句子、词为单位的词云图

写在最前面

经常绘制词云图，这次正好梳理一下，方便之后自己直接copy微调代码。

代码功能说明：

1、支持plt绘图的中文正常显示

2、以句为单位、和以词为单位进行词云图分析

3、支持excel的数据读取，注意excel中nan数据必须先进行处理，本文以'未提供'填充缺失数据。

4、支持txt文件的数据读取

数据说明&结论

这份数据包含了我最近发布的文章标题。

为了更好地分析这些数据，首先对数据进行清理和整理，然后进行可视化分析，并最后提出一些结论。

从txt文件，绘制以句子、词为单位的词云图

python 复制代码

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from wordcloud import WordCloud
import jieba  # 导入 jieba 分词库

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置字体，以便支持中文
sns.set(style="whitegrid")  # 设置图表风格

# 生成词云的函数
def generate_wordcloud(text, title, use_jieba=False):
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置字体，以便支持中文
    if use_jieba:
        text = " ".join(jieba.cut(text))  # 使用 jieba 进行分词

    wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, font_path='simhei.ttf', background_color='white').generate(text)
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
    plt.title(title, fontsize=18)
    plt.axis("off")
    plt.show()

# 读取 TXT 文件
file_path = '自我介绍.txt'  # 替换为您的 TXT 文件路径
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
    text = file.read()

title = '自我介绍'

# 生成词云
generate_wordcloud(text, title)
generate_wordcloud(text, title, use_jieba=True)

自我介绍

从excel，绘制以句子、词为单位的词云图

读取excel

python 复制代码

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from wordcloud import WordCloud
import jieba

import pandas as pd

# Load the provided Excel file for analysis
file_path = 'score1.xlsx'
try:
    data = pd.read_excel(file_path)
except Exception as e:
    print(f"Error reading the Excel file: {e}")

# 处理数据
data.fillna('未提供', inplace=True)

# Displaying the first few rows of the dataset to understand its structure and contents
data.head()

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绘制以句子、词为单位的词云图

python 复制代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from wordcloud import WordCloud
import jieba  # 导入jieba分词库

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置字体，以便支持中文
sns.set(style="whitegrid")  # 设置图表风格

# 生成词云的函数
def generate_wordcloud(text_series, title, use_jieba=False):
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置字体，以便支持中文
    text = ' '.join(text_series.astype(str))  # 将文本转换为字符串
    if use_jieba:
        text = " ".join(jieba.cut(text))  # 使用jieba进行分词

    wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, font_path='simhei.ttf', background_color='white').generate(text)
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
    plt.title(title, fontsize=18)
    plt.axis("off")
    plt.show()

# 对不同的列生成词云
generate_wordcloud(data['文章标题'], '标题')
generate_wordcloud(data['文章标题'], '标题', use_jieba=True)