# 统计弹幕次数


def count_danmu():
    # 打开TXT文件以读取数据
    file_path = '弹幕.txt'

    # 初始化一个空的文本字符串，用于累积所有文本数据
    danmu_list = []

    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        for line in file:
            # 在这里处理每一行的数据
            # 示例：将每一行的弹幕添加到danmu_list列表中
            danmu_list.append(line.strip())

    # 使用Counter统计弹幕出现次数
    danmu_counter = Counter(danmu_list)
    # 筛选与AI技术应用相关的弹幕
    ai_danmu_counter = {k: v for k, v in danmu_counter.items() if 'AI' in k or '人工智能' in k}
    # 将筛选后的弹幕转换为Counter对象
    ai_danmu_counter = Counter(ai_danmu_counter)
    # 获取AI技术应用方面数量排名前8的弹幕
    top_8_ai_danmus = ai_danmu_counter.most_common(8)

    # 打印排名前8的AI技术应用方面的弹幕及其出现次数
    for idx, (danmu, count) in enumerate(top_8_ai_danmus, 1):
        print(f'排名 #{idx}: 弹幕 "{danmu}" 出现次数：{count}')
    #top_76016_danmus = danmu_counter.most_common(76016)
    # 将AI技术应用方面的统计数据写入Excel
    df = pd.DataFrame(list(ai_danmu_counter.items()), columns=['弹幕', '次数'])
    df.to_excel('AI技术应用弹幕统计.xlsx', index=False)