python词频统计代码问题在哪儿啊

Question

有没有人帮我看看为什么分完词后，统计词频时是按照单个字符统计的？
运行结果如下图

#数据资产管理实践白皮书（6.0版）
import jieba # 使用jieba分词
fileContent = open(r'D:/anacondadata/dataassetguanjiancicidian/数据资产管理实践白皮书（6.0版）.txt','r', encoding = "utf-8").read()
words = jieba.lcut_for_search(fileContent)# 分词后返回一个列表
#print(words)
with open('D:\\anacondadata\\dataassetguanjiancicidian\\stopword\\hit_stopwords.txt', 'r', encoding='UTF-8') as files: 
     stopwords = [line.strip() for line in files.readlines()] #加载停用词表
result = ""
for w in words:
    if w not in stopwords and len(w)>1: # 停用词过滤
        if w not in '\n \t \r \f': #去除特殊符号
            result+=w+" "
print(result)
counts = {}
for word in result:
        counts[word] = counts.get(word, 0) + 1
for word, count in counts.items():
 print(f"{word}: {count}")

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

从你的代码和运行结果来看，问题在于你的词频统计部分对单个字符进行了统计。这是因为你遍历了 result 字符串中的每一个字符，然后将它们作为单独的词进行了统计。而 result 字符串中的每个字符（包括空格和标点符号）都被单独计算了。所以，你看到的统计结果中有很多单个字符的出现次数。

你应该对分词后的列表 words 进行词频统计，而不是对处理后的字符串 result 进行统计。以下是你应该修改的词频统计部分：

counts = {}
for word in words:  # 这里改为遍历 words 列表
    if word not in stopwords and len(word)>1:  # 停用词过滤
        counts[word] = counts.get(word, 0) + 1  # 统计词频
for word, count in counts.items():
    print(f"{word}: {count}")

这样的修改应该能正确地按照单词进行词频统计，而不是按照单个字符进行统计。另外，注意在处理文本数据时，有时候还需要考虑标点符号和特殊字符的处理，你可能需要更精细地处理这些部分，以确保你的词频统计结果符合预期。