Crawler/词云图.py

import os

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from wordcloud import WordCloud


def generate_wordcloud_from_excel(file_path):

    # 1、读取相应文件
    df = pd.read_excel(file_path)

    # 2、确认是否包含'词汇'和'频率'两列
    if '词汇' not in df.columns or '频率' not in df.columns:
        print("excel文件中缺少 '词汇' 或 '频率' 列。")
        return

    # 3、将词汇和频率转换为字典
    content = dict(zip(df['词汇'], df['频率']))

    # 4、生成词云图
    wc = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', width=1371, height=771)  # 生成参数
    wc.generate_from_frequencies(content)  # WordCloud库中的generate_from_frequencies方法用于根据提供的词频数据生成词云。‌这个方法需要一个字典作为输入，其中键是单词，值是对应的词频。

    # 5、保存词云图到指定位置
    output_folder = 'output'  # 指定输出文件夹
    if not os.path.exists(output_folder):  # 如果文件夹不存在就创建它
        os.makedirs(output_folder)
    output_path = os.path.join(output_folder, '词云图.png')  # 生成完整的文件路径
    wc.to_file(output_path)

    # 6、显示词云图
    plt.imshow(wc, interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')  # 不显示坐标轴
    plt.show()


if __name__ == '__main__':
    file_path = 'output\\高频词.xlsx'  # 可替换为任意excel文件路径
    generate_wordcloud_from_excel(file_path)