Python使用jieba库进行中文分词与词频统计并导出Excel及TXT

凌晨两点半

发布时间：2026-10-13| 4人浏览过

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本文介绍如何利用Python的jieba库对中文论文题目进行分词与词频统计。通过安装jieba和xlwt库，读取文本文件后提取关键词并计算频率，最终将结果分别保存为txt和xls格式文件，适用于学术数据处理场景。

近期有同学撰写论文，需要将大量论文题目依据中文语言习惯进行分词，并统计各个词汇出现的频次。

应其请求协助实现该功能，经网络检索发现jieba库在此类任务中表现优异。

具体运行环境配置如下：

安装Python 2.7.13版本，下载地址为：https://www.python.org/downloads/release/python-2713/
安装jieba库，执行命令：pip install jieba
安装xlwt库，执行命令：pip install xlwt

详细实现代码如下：

#!/usr/bin/python 
# -*- coding:utf-8 -*- 
 
import sys 
reload(sys) 
 
sys.setdefaultencoding('utf-8') 
 
import jieba 
import jieba.analyse 
import xlwt #写入Excel表的库 
 
if __name__=="__main__": 
 
 wbk = xlwt.Workbook(encoding = 'ascii') 
 sheet = wbk.add_sheet("wordCount")#Excel单元格名字 
 word_lst = [] 
 key_list=[] 
 for line in open('1.txt'):#1.txt是需要分词统计的文档 
 
  item = line.strip('\n\r').split('\t') #制表格切分 
  # print item 
  tags = jieba.analyse.extract_tags(item[0]) #jieba分词 
  for t in tags: 
   word_lst.append(t) 
 
 word_dict= {} 
 with open("wordCount.txt",'w') as wf2: #打开文件 
 
  for item in word_lst: 
   if item not in word_dict: #统计数量 
    word_dict[item] = 1 
   else: 
    word_dict[item] += 1 
 
  orderList=list(word_dict.values()) 
  orderList.sort(reverse=True) 
  # print orderList 
  for i in range(len(orderList)): 
   for key in word_dict: 
    if word_dict[key]==orderList[i]: 
     wf2.write(key+' '+str(word_dict[key])+'\n') #写入txt文档 
     key_list.append(key) 
     word_dict[key]=0 
  
  
 for i in range(len(key_list)): 
  sheet.write(i, 1, label = orderList[i]) 
  sheet.write(i, 0, label = key_list[i]) 
 wbk.save('wordCount.xls') #保存为 wordCount.xls文件

输入文件1.txt包含待分词统计的文本内容，程序运行后将生成wordCount.txt和wordCount.xls两个输出文件。最终结果如图所示