背景介绍

本项目旨在帮助用户将输入的文本数据（如CSV文件）可视化，展示其中的标题与内容分布，以及文本的统计信息。通过读取CSV文件并使用Matplotlib或Seaborn库，用户可以直观地发现数据模式，从而提升数据理解能力。

思路分析

1. 数据读取：
   用户输入的CSV文件需包含字段名“标题”和“内容”。需读取文件并提取两列数据。

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('data.txt')
   titles = df['标题'].values
   content = df['内容'].values
   

2. 数据处理与统计：
   • 统计每个标题的出现次数，用于分布图。
   • 统计文本的频率（如出现次数或词频），用于统计图表。
   • 使用collections.Counter统计文本内容中各词的出现次数。
3. 图表生成：
   • 使用seaborn绘制分布图（散点图或柱状图），展示标题与内容的关联。
   • 使用matplotlib绘制文本统计结果，如柱状图显示词频。

代码实现

“`python
import pandas as pd
from collections import Counter

读取CSV文件并提取数据

def read_and_process_data(file_path):
df = pd.read_csv(file_path)
titles = df[‘标题’].values
content = df[‘内容’].values
return titles, content

统计文本的频率

def count_text_frequency(texts):
return Counter(‘ ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘. ‘.