有时候生活中会遇到这样的问题，需要统计文档里面的出现的字符的次数，或者是所有词语出现的次数，我们需要简便的，自动化的办法去解决。Python脚本是最好的解决办法。

本案例使用的都是读取txt文件，然后去统计其词频，如果你是word文档，可以把文档中的字符复制到txt文件里面，然后再运行代码。

上代码

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统计文字出现次数

这里演示的案例文档是我下载的一本玄幻小说 “蛊真人.txt”，我们来统计里面出现的文字的个数。

import pandas as pd

f=open('蛊真人.txt','r')
txt=f.read()
d={}
for word in txt:
    d[word]=d.get(word,0)+1

biaodian='‘’，。、！？；：（）“” '
for i in biaodian:
    del d[i]

f.close()

df=pd.DataFrame([d]).T
df=df.iloc[:,0].sort_values(ascending=False)
df.to_excel('字符统计.xlsx')

上述代码先打开文件，创建了一个空字典，然后将文字一个一个遍历进行统计，已经存在字典里面的文字的值就+1，没有就返回0然后+1。

然后将中文常见的标点写出字符串，将他们都从字典里面一一删除。

最后利用我们的pandas库将字符排个序，存成excel文件。运行后这个文件夹下会多出一个excel文件，结果如下：

 空白也算在里面了....不过问题不大可以手动删除。可以看到除了空白外，出现次数最多的字是“的”，很符合中文的使用情况。

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统计词语出现次数

如果需要统计词语，那么就需要借助jieba库进行切词，然后再进行差不多的操作。

import pandas as pd
import jieba

f=open('蛊真人.txt','r')
txt=f.read()
txt=jieba.lcut(txt)

d={}
for word in txt:
    d[word]=d.get(word,0)+1

biaodian='‘’，。、！？；：（）“” '
for i in biaodian:
    del d[i]

f.close()

df=pd.DataFrame([d]).T
df=df.iloc[:,0].sort_values(ascending=False)
df.to_excel('词语统计.xlsx')

运行结果如下：

                                 

 可以看见统计出来的不再全是一个一个的字，有词语的出现了。

前面出现频率高的还是中文里面常见的副词虚词，“方源”是书里面的主角，所以出现次数也多.....

后面频率低的都是各种词语。