玩转文本数据

介绍

Python 是一种功能强大且用途广泛的编程语言，广泛应用于数据分析和统计计算。其丰富的生态系统包含了专门为文本分析和自然语言处理（Natural Language Processing）设计的库，使其成为处理文本数据的绝佳选择。

在本次挑战中，我们将利用 Python 的能力对一组文本文件进行基于文本的统计分析。让我们一起探索如何使用 Python 从文本数据中提取有意义的见解。

单词总数统计

你会在 home/labex/files 文件夹中找到几个文本文件。

你的任务是编写一个名为 word_count.py 的 Python 脚本，该脚本读取所有这些文本文件并计算所有文件中的单词总数。

需要注意的是，标点符号不被视为单词。例如，在「java」文件中，共有 111 个单词。

要求

• 脚本在执行时应将单词总数打印到控制台。

高频词汇

在成功统计单词总数后，你的下一个任务是找出所有文本文件中出现频率最高的前 3 个单词。你需要编写一个 Python 脚本 top_3_high_frequencies.py 来实现这一目标。脚本随后应将这前 3 个单词及其出现频率按频率降序打印到控制台。

例如，输出结果应如下所示：

python top_3_high_frequencies.py

## print word and frequency in console
word1 20
word2 15
word3 13

要求

• 脚本在执行时应将前 3 个单词及其计数打印到控制台。
• 单词统计区分大小写，这意味着「Word」和「word」被视为不同的单词。
• 标点符号不被视为单词的一部分，应从统计中排除。

单词按序排列

现在，让我们考虑每个文件中单词的顺序。如果我们想收集每个文件的第一个单词，然后是每个文件的第二个单词，依此类推，该怎么办？

你的任务是编写一个 Python 脚本 step3_code.py，它从每个输入文件中提取第 n 个单词，并将它们写入名为 output/n 的新文件中。这里，「n」代表单词的位置（从 1 开始）。输出文件应创建在 /home/labex/project/output/ 目录下。

例如，如果我们考虑每个文件的第一个单词，output/1 的内容应该是：

## output/1, start count with 1.
CentOS Java A Python Ubuntu

同样，对于第 100 个单词（如果存在），output/100 的内容应该是：

## output/100, the 100-th file, only java, linux and program have 100-th word.
applications and the

要求

• output 文件夹应位于 /home/labex/project/。
• 读取文件的顺序并不重要；只有每个文件内部的单词顺序是关键。
• 标点符号不被视为单词的一部分，应予以排除。

总结

在本次 Python 挑战中，你学习了如何使用 Python 进行基础文本数据分析。你练习了统计单词总数、识别高频词汇，以及根据位置从多个文本文件中提取单词并将其结果写入独立的输出文件。通过完成这个挑战，你掌握了在 Python 中处理文本数据的宝贵技能，增强了进行文本统计分析的能力。这些技能为你未来处理更高级的文本处理任务奠定了基础。