[特殊字符] Python 实战 | 批量统计中文文档词频并导出 Excel
本文展示如何用 Python 脚本：
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批量读取文件夹中的多篇中文文档；
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用
jieba分词并统计词频（过滤停用词与单字符）； -
将各文档词频输出为对应 Excel 文件；
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是文本分析、内容审查、报告编写中的实用技巧。
📂 Step 1：批量加载文件夹中文本文件路径
import ospath = '主要业务'
files = [os.path.join(path, f) for f in os.listdir(path)]
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使用标准库
os.listdir()枚举目录中的文件； -
生成包含所有待处理文件路径的列表，便于后续遍历读取。
🔤 Step 2：分词 + 词频统计 + 停用词过滤
import jiebafor file in files:txt = open(file, "r", encoding="utf-8").read()words = jieba.lcut(txt)freq = {}for w in words:if len(w) == 1:continuefreq[w] = freq.get(w, 0) + 1stopWords = ["2019", "主要", "企业", "业务", "公司", "产品", "..."]for w in stopWords:freq.pop(w, None)items = sorted(freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
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使用
jieba.lcut()精准分词，是中文文本处理常用方案 pankti0919.medium.com+2thedataschool.co.uk+2stackoverflow.com+2gist.github.com+5breezegeography.wordpress.com+5m.php.cn+5； -
自定义长度过滤与停用词列表，保障高频词的质量。
📈 Step 3：导出词频结果至 Excel
import pandas as pddf = pd.DataFrame(items, columns=['词', '次数'])
basename = os.path.splitext(os.path.basename(file))[0]
df.to_excel(f"词频/{basename}.xlsx", index=False)
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用
pandas.DataFrame存储词频词典并导出； -
stopWords列表作用类似英文文本中的停用词过滤，使结果更有价值 stackoverflow.com。
🖼️ 结果展示区
✅ 技术亮点与优化建议
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jieba 分词：适合中文分词处理 pankti0919.medium.com+1thedataschool.co.uk+1；
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词频排序：按次数降序排列，可配合
Counter简化统计 m.php.cn+3stackoverflow.com+3gist.github.com+3； -
停用词机制：过滤不具有语义价值的常见词，结果更精炼；
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可扩展性：
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可增加
jieba.analyse.extract_tags()提取关键词与 tf-idf pankti0919.medium.com+2m.php.cn+2breezegeography.wordpress.com+2； -
加入 HTML 或 GUI 操作；
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将结果写入数据库或绘制词云图；
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📝 总结
通过这个小脚本，你可以高效：
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批处理多个文本文件；
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自动清洗文本，统计高频词；
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导出 Excel 结果，用于报告、分析或展示。
更多实用案例，代码，素材如下：
自取链接：https://pan.quark.cn/s/a46f30accea2
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