基于Python的上市公司年报数字化词频统计：深入解析与实战
基于Python的上市公司年报数字化词频统计：深入解析与实战
随着数字化转型的不断深入，各行各业纷纷利用数据分析技术获取竞争优势。上市公司的年报作为重要的信息披露文件，包含了大量的文字数据。通过文本分析技术，特别是词频统计，可以有效地挖掘出其中隐含的趋势和关键信息。本篇文章将通过Python代码示例，详细讲解如何对上市公司年报进行数字化词频统计，帮助开发者理解和实践文本分析的基本流程。
一、文本分析的背景与意义
文本分析作为自然语言处理（NLP）的重要分支，可以从大量非结构化的文本数据中提取有价值的信息。上市公司年报中涉及的关键技术和数字化转型的相关内容，往往是投资者和分析师关注的焦点。通过词频统计分析，可以揭示这些年报中提到的关键技术词汇的出现频率，从而识别出公司在数字化领域的布局和关注点。
二、项目环境与数据准备
1. 环境准备
在进行文本分析之前，需要安装并配置好相关的Python环境和库。本项目主要依赖以下几个库：
pip install pandas jieba
- pandas：用于数据读取和处理。
- jieba：中文分词库，用于将中文文本分割成词语。
2. 数据准备
我们将使用一个包含2018至2020年上市公司年报的Excel文件作为数据源。数据读取过程如下：
import pandas as pddata = pd.read_excel("C:/Users/Desktop/文本分析/文本分析/年报2018_2020.xlsx", converters={u'Stkcd': str})
print(data.shape) # 打印数据维度
data = data.sample(50) # 随机抽取50个样本进行分析
data.shape
三、文本预处理
1. 自定义词典导入
为了提高分词的准确性，我们需要先导入一个自定义词典，这个词典中包含了我们感兴趣的关键词，例如“人工智能”、“云计算”等。通过以下代码实现词典的加载：
import jieba
import jieba.posseg as psg
jieba.load_userdict("数字化.txt") # 导入自定义词典
2. 分词与词性标注
使用jieba库对文本进行分词，并进行词性标注，将结果保存在seg_word列中：
data["seg_word"] = data["MD&A"].apply(lambda s: [(x.word, x.flag) for x in psg.cut(s)])
data.head()
3. 去除标点符号
在分词结果中，我们需要去除无关的标点符号，只保留有意义的词语。通过以下函数实现：
def cleanx(seg_word):for i in seg_word:if i[1] == 'x': # 'x'表示标点符号seg_word.remove(i)return seg_worddata['seg_word'] = data['seg_word'].apply(cleanx)
data.head()
四、关键词提取与词频统计
1. 关键词提取
接下来，我们从分词结果中提取自定义词典中的关键词：
de