Как узнать количество слов в Python: просто и быстро

Python — мощный и универсальный язык программирования, который позволяет делать множество вещей, включая работу с текстом. Иногда возникает потребность подсчитать количество слов в строке или в целом тексте. В этой статье мы рассмотрим способы решения этой задачи в Python.

Существует несколько подходов к подсчету количества слов в строке. Можно использовать встроенные инструменты языка, а можно написать свой алгоритм. Каждый из этих способов имеет свои особенности и преимущества.

Если вы знакомы с Python, то вероятно знаете, что он предлагает простой и быстрый способ решения множества задач. Решение задачи подсчета количества слов не является исключением и может быть выполнено в несколько строк кода.

Зачем нужно считать количество слов в Python

Python — один из наиболее востребованных и популярных языков программирования, который используется во многих сферах, начиная от научных и исследовательских работ и заканчивая созданием программного обеспечения, сайтов и приложений. Одним из важных аспектов программирования является работа с текстом: анализ, обработка, поиск и многие другие задачи связанные с текстом и языком. В этом контексте, нередко возникает необходимость подсчитать количество слов в тексте. В нашей статье мы рассмотрим основные причины, по которым это может понадобиться.

1. Счетчик слов для SEO

Особую важность подсчет количества слов приобретает, если вы занимаетесь созданием контента для сайта. В этой сфере необходимо уметь написать качественный текст с правильно выстроенной структурой, обрамленным ключевыми словами. Не менее важно, чтобы длина текста соответствовала требованиям поисковых систем. Поэтому подсчет количестве слов становится важным элементом SEO-оптимизации контента.

2. Анализ текста и правописания

Количество слов в тексте позволяет провести первичный анализ его содержания, получить общее представление о теме и задачах стоящих перед автором. Кроме того, при работе с текстом, необходимо следить за правильностью написания, в том числе и за правильным использованием однокоренных слов и синонимов.

3. Статистический анализ

Если вам необходимо провести статистический анализ текста, то важно знать его объем, что можно получить подсчетом количества слов. Эта информация может помочь выделить основные сообщения и выводы, оценить степень повторяемости некоторых элементов и т.д.

Таким образом, подсчет количества слов в Python является важной задачей при работе с текстом и поможет выявить множество интересных закономерностей и решить многие задачи.

Разбиение текста на слова:

Разбиение текста на слова – это процесс, который зачастую применяется в обработке естественного языка. Это состоит в том, чтобы разделить предложение или абзац на отдельные слова, которые могут быть дальше обработаны или проанализированы. Для этого в Python существует несколько способов.

Один из способов разбиения – использование метода split(). Он разбивает строку на слова, используя символ пробела, как разделитель. Разделитель также может быть изменен на другой символ, чтобы разбить текст, основываясь на других критериях.

Второй способ – использование библиотеки Natural Language Toolkit (NLTK), которая является инструментом для работы с языковыми данными. Она содержит множество инструментов для обработки текста, включая токенизаторы, предназначенные для разбиения текста на слова, учитывая сложности естественного языка, такие как аббревиатуры, числа и т.д.

Также можно использовать регулярные выражения для разбиения текста на слова. Регулярные выражения – это шаблоны поиска, которые могут использоваться для нахождения конкретных паттернов в тексте. В Python используется модуль re для работы с регулярными выражениями.

В зависимости от типа задачи разбиение текста на слова может быть простым или требовать более сложных подходов. Но в принципе, метод split(), библиотека NLTK и регулярные выражения позволяют легко выполнить данную задачу в Python.

Разбиение строки на отдельные слова с помощью метода split()

Один из способов подсчета количества слов в Python — разбить строку на отдельные слова. При этом мы можем использовать метод split().

Метод split() используется для разделения строки на элементы списка по определенному разделителю. В нашем случае разделителем выступает пробел, поскольку каждое слово в строке отделено от других пробелами. Код для разбития строки на отдельные слова будет выглядеть следующим образом:

sentence = "Привет мир, это Python!"
words = sentence.split(" ")

Метод split() возвращает список, содержащий все слова из строки, разделенные указанным разделителем:

• sentence — исходная строка.
• words — список, содержащий все слова из строки, разделенные пробелами.

Для подсчета количества слов в списке, мы можем использовать функцию len().

words_count = len(words)
print(words_count)

В данном примере мы сначала получаем список слов из строки, затем находим количество элементов в списке и выводим его на экран.

Теперь, зная, как работать с методом split(), мы можем легко подсчитывать количество слов в строке.

Исключение знаков препинания и цифр из списка слов

Для того чтобы подсчитать количество слов в тексте, необходимо разбить его на отдельные слова. Однако, часто текст содержит знаки препинания и цифры, которые могут повлиять на результат подсчета. В таком случае, необходимо их исключить из списка слов.

Один из способов исключения знаков препинания и цифр из списка слов — использование регулярных выражений. Для этого необходимо импортировать модуль re:

import re

Далее, можно использовать функцию re.sub(), которая заменяет все знаки препинания и цифры на пустую строку:

text = "Пример текста! Содержащего, знаки? Пунктуации и цифры 123"

text = re.sub(r'[^ws]|d', '', text)
words = text.split()

В данном примере, функция re.sub() заменит все знаки препинания и цифры на пустую строку, а функция split() разобьет текст на отдельные слова.

Также можно использовать цикл for для исключения знаков препинания и цифр из списка слов:

text = "Пример текста! Содержащего, знаки? Пунктуации и цифры 123"

words = []
for word in text.split():
word = word.strip(".,?!:;-_()[]{}\/"")
word = re.sub(r'd',"",word)
if word != "":
words.append(word)

В данном примере, каждое слово из списка разбивается на буквы, после чего из него удаляются знаки препинания и цифры. Пустые слова также исключаются из списка.

Исключение знаков препинания и цифр из списка слов позволяет получить более точный результат при подсчете количества слов в тексте.

Подсчет слов в списке:

Для подсчета количества слов в списке можно использовать несколько методов. Рассмотрим два наиболее простых и распространенных:

• Метод split: Данный метод позволяет разделить строку на слова по определенному символу разделителю. Для списка слов необходимо пройти по каждой строке списка, разделить ее на слова методом split() и сохранить результат в новый список. Далее просто подсчитываем количество элементов нового списка.
• Метод count: Этот метод подсчитывает количество заданного элемента в списке. В данном случае элементом является слово. Необходимо пройти по каждому элементу списка и вызвать метод count(), передавая ему в качестве аргумента слово, которое необходимо подсчитать. Далее суммировать результаты для каждого слова.

Наиболее эффективным методом для подсчета слов в большом списке будет метод count. Однако, если необходимо провести дополнительную обработку слов, например, удаление знаков препинания или приведение к нижнему регистру, то необходимо использовать метод split.

Использование цикла for для перебора списка слов и подсчета их количества

Для подсчета количества слов в тексте можно использовать цикл for в сочетании со списком слов.

Сначала нужно разбить текст на отдельные слова с помощью метода split(). Таким образом, создается список слов, который затем будет использован в цикле for.

Для каждого слова из списка проверяем, не пустое ли оно, и в случае, если оно не пустое, увеличиваем счетчик слов на единицу.

Для удобства можно использовать встроенную функцию len() для подсчета количества элементов в списке.

Например, так можно подсчитать количество слов в строке:

string = "Это пример текста, который нужно подсчитать"

words_list = string.split()

word_count = 0

for word in words_list:

if word:

word_count += 1

print("Количество слов в тексте: ", word_count)

Результат выполнения данного кода будет: «Количество слов в тексте: 6»

Таким образом, использование цикла for в сочетании со списком слов — это простой и эффективный способ подсчета количества слов в тексте в языке программирования Python.

Использование встроенной функции len() для подсчета количества элементов в списке слов

Для подсчета количества слов в Python можно воспользоваться встроенной функцией len(). Она позволяет определить количество элементов в списке слов. Процесс подсчета занимает всего несколько строк кода.

Для начала нужно создать список слов. Например, можно разбить строку на отдельные слова:

words = «Этот текст содержит несколько слов».split()

Теперь для подсчета количества слов достаточно применить функцию len() к списку:

count = len(words)

Переменная count будет содержать количество слов в списке words.

Кроме того, функцию len() можно применять к другим типам данных, например, к строкам или кортежам. Она возвращает количество элементов любого итерируемого объекта.

Таким образом, использование встроенной функции len() является простым и удобным способом подсчета количества слов в Python.

Подсчет слов в файле:

Подсчет количества слов в файле является одной из базовых операций при работе с текстовыми данными. Для выполнения этой задачи в Python нам необходимо иметь файл с текстовыми данными. Он может быть создан заранее или же считан из другого источника.

Самый простой способ подсчитать количество слов в файле — это разбить текст на слова с помощью метода split(). Затем, чтобы узнать количество слов, мы просто можем посчитать длину списка, полученного после разделения текста.

Еще один способ подсчета слов — это использовать модуль Counter из стандартной библиотеки Python. Этот метод дает нам возможность не только узнать количество слов, но и наиболее часто встречающиеся слова.

Также можно использовать регулярные выражения для подсчета слов в файле. Этот метод более гибкий и позволяет учитывать различные формы слов и их сокращения. Для выполнения этой задачи мы можем использовать модуль re в Python.

В целом, выбор метода подсчета слов в файле зависит от конкретной задачи и необходимого уровня точности. Однако, независимо от выбранного метода, Python предоставляет нам достаточно гибкие и эффективные инструменты для работы с текстовыми данными.

Открытие файла и чтение его содержимого в переменную

Для работы с текстовыми файлами в Python необходимо сначала открыть файл и сохранить его содержимое в переменную. Для этого используется функция open().

Синтаксис этой функции выглядит так:

• open(file, mode=’r’, buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)

Аргументы функции:

• file — имя файла;
• mode — режим открытия файла (по умолчанию ‘r’ — чтение);
• buffering — размер буфера для чтения файла (по умолчанию -1, что означает использование буфера по умолчанию);
• encoding — кодировка файла (по умолчанию None, в этом случае используется системная кодировка);
• errors — режим обработки ошибок кодирования (по умолчанию None);
• newline — режим записи символов новой строки (по умолчанию None, в этом случае используется режим, соответствующий операционной системе);
• closefd — по умолчанию True (закрытие файла производится за счет закрытия соответствующего файлового дескриптора);
• opener — функция, которая будет вызвана при открытии файла (по умолчанию None).

Если файл успешно открылся, то можно считать его содержимое в переменную при помощи метода read():

После считывания содержимого файла в переменную, его можно обработать, например, подсчитать количество слов.

Разбиение текста файла на слова и подсчет их количества

С помощью Python вы можете легко разбить текстовый файл на отдельные слова и подсчитать их количество. Для этого необходимо прочитать содержимое файла и разбить его на слова с помощью соответствующих методов.

В Python для чтения файла используется функция open(), которая открывает файл и возвращает объект файла. Затем содержимое файла можно прочитать с помощью метода read() или readlines().

Для разбиения текста на слова можно использовать метод split(), который разбивает строку на части по разделителю (в данном случае по пробелу). После этого можно подсчитать количество слов с помощью функции len().

Код, разбивающий текст файла на слова и показывающий количество слов:

with open('file.txt', 'r') as file:

text = file.read()
words = text.split()
print('Количество слов в файле:', len(words))

Для более точной подсчета количества слов можно использовать модуль nltk, который предоставляет более сложный алгоритм разбиения текста на слова.

Пример использования модуля nltk:

import nltk

nltk.download('punkt')
with open('file.txt', 'r') as file:
text = file.read()
words = nltk.word_tokenize(text)
print('Количество слов в файле:', len(words))

Также возможно использование библиотеки re для более точного определения границ слов, используя регулярные выражения.

Использование регулярных выражений:

import re

with open('file.txt', 'r') as file:
text = file.read()
pattern = r'bw+b'
words = re.findall(pattern, text)
print('Количество слов в файле:', len(words))

В данном случае используется регулярное выражение bw+b, которое ищет границы слов и находит все последовательности буквенно-цифровых символов.

Игнорирование стоп-слов:

При подсчете количества слов в тексте, может возникнуть ситуация, когда некоторые слова не несут смысловую нагрузку и их можно игнорировать.

Такие слова называют стоп-словами, они включают в себя предлоги, союзы и частицы.

В Python есть библиотека нативного языка, предназначенная для лемматизации и определения частей речи — pymorphy2. Она может быть использована для выделения необходимых слов в тексте и игнорирования стоп-слов.

Для этого с помощью pymorphy2 можно определить части речи каждого слова в тексте и игнорировать те, что относятся к стоп-словам. Например:

1. Создаем список стоп-слов: stopwords = [‘в’, ‘на’, ‘и’, ‘но’, ‘к’, ‘о’, ‘от’, ‘с’, ‘у’]
2. Текст разбиваем на слова: words = text.split()
3. Игнорируем стоп-слова: words = [word for word in words if word not in stopwords]

Таким образом, мы получим список слов, в котором не будет стоп-слов, и кол-во слов в нем будет отражать реальное количество содержательных слов в тексте.

Использование стоп-слов может повысить точность анализа текста, так как позволяет акцентировать внимание на словах, которые действительно важны для понимания смысла текста.

Определение стоп-слов и их исключение из списка слов

В некоторых случаях при подсчете количества слов необходимо исключить слова, которые не несут существенной информации, а являются частотными союзами, предлогами или местоимениями. Такие слова называются стоп-словами.

Список стоп-слов может быть различным в зависимости от конкретной задачи. Например, если мы анализируем тексты на медицинскую тематику, то в список стоп-слов необходимо включить термины, связанные с этой областью знаний.

Определение стоп-слов производится на основе статистических данных о встречаемости слов в тексте. Существует несколько готовых списков стоп-слов, которые могут быть использованы в анализе текста. Однако, в каждом конкретном случае необходимо анализировать текст и составлять список стоп-слов на основе его содержания.

Для исключения стоп-слов из списка слов необходимо пройтись циклом по списку слов и проверить каждое слово на наличие в списке стоп-слов. Если слово входит в список стоп-слов, то оно исключается из списка слов. Далее, можно провести подсчет количества слов в очищенном от стоп-слов списке.

Пример списка стоп-слов:

• в
• на
• с
• и
• не
• но
• за
• к
• у
• из

Важно помнить, что исключение стоп-слов может влиять на оценку полноты и точности результата анализа текста. Поэтому список стоп-слов следует отбирать тщательно и с учетом конкретной задачи.

Использование библиотеки nltk для определения стоп-слов и их исключения

В Python существует библиотека Natural Language Toolkit (nltk), которая специализируется на обработке естественного языка. С ее помощью можно легко определить стоп-слова — это те слова, которые не несут большой смысловой нагрузки в тексте, но все же присутствуют в нем наравне со значимыми словами.

Примерами стоп-слов могут служить предлоги, союзы, местоимения и частицы. Они обычно не изменяют смысл предложения и не влияют на его понимание.

Для того чтобы исключить стоп-слова из текста, нужно использовать функцию stopwords из библиотеки nltk. Например, представим, что у нас есть текст:

«Ваша заявка находится в обработке. Спасибо за обращение в нашу компанию.»

Если мы применим функцию stopwords, то останется только смысловая часть текста:

«заявка находится обработке. Спасибо обращение компанию.»

Таким образом, использование библиотеки nltk может значительно упростить анализ текстовых данных и улучшить качество работы алгоритмов обработки естественного языка.

Работа со сложными текстами:

При работе со сложными текстами возможны различные проблемы, включая неразборчивый формат, множество ошибок и опечаток, а также наличие иностранных слов и фраз. Для решения этих проблем можно использовать различные инструменты и методы.

Одним из основных методов является использование регулярных выражений, которые позволяют легко находить и исправлять определенные типы ошибок и опечаток, а также извлекать информацию из текста. Кроме того, можно использовать инструменты для автоматической проверки грамматики и орфографии, которые обычно включены в современные текстовые редакторы и IDE.

Для работы с иностранными словами и фразами можно использовать различные онлайн-словари и переводчики, которые позволяют быстро перевести текст на другой язык или найти определение неизвестного слова. Также некоторые браузеры и расширения для них позволяют автоматически переводить страницы на нужный язык.

Чтобы легче работать со сложными текстами, можно разбить текст на абзацы, использовать списки и таблицы для упорядочивания информации, а также выделить ключевые слова и фразы при помощи тегов и , что позволяет повысить читабельность текста и помочь читателю быстрее ориентироваться в материале.

• Для удобства чтения и восприятия информации рекомендуется использовать различные типы выделения: жирное начертание () и курсив (), а также списки (
  и
  • или
    и
    1. ) для организации информации в логические группы.
    2. Если текст содержит большое количество цифр, можно использовать таблицы (
       ), чтобы представить ее более наглядно.
       Чтобы текст был легче читать и выглядел более привлекательно, следует учитывать размер шрифта, междустрочный интервал и отступы.

       Подсчет слов в строках с использованием регулярных выражений

       Регулярные выражения — это мощный инструмент для работы со строками в Python. Они позволяют производить поиск и замену текста, а также извлекать нужную информацию из строк.

       Для подсчета количества слов в строке можно использовать регулярные выражения. Для этого нужно определить, что мы считаем за слово. Обычно, слово — это последовательность букв (латинских или кириллических), разделенная пробелом или знаком пунктуации. Но также может быть, что слово не содержит букв, например, это может быть цифра или специальный знак.

       Для подсчета количества слов в строке можно использовать функцию re.findall(). Она вернет список всех найденных совпадений. Регулярное выражение для поиска слов выглядит следующим образом:

       1. b — это символ границы слова
       2. w+ — это последовательность букв, цифр и символа подчеркивания. Оператор + означает, что должна быть найдена последовательность длиннее одного символа.

       Таким образом, регулярное выражение для поиска слов выглядит так: bw+b

       Пример использования:

       Код	Результат
       import re text = "Python - это язык программирования. Python очень популярен." words = re.findall(r'bw+b', text) print(len(words))	9

       В данном примере мы импортировали модуль re, определили строку text и использовали регулярное выражение для поиска слов. Результат — количество найденных слов в строке.

       Таким образом, использование регулярных выражений делает подсчет количества слов в строке в Python очень простым и эффективным.

       Обработка текстов с использованием естественной обработки языка

       Естественная обработка языка (Natural Language Processing, NLP) — это область науки о компьютерном анализе и обработке естественного языка. Сегодня NLP широко используется в различных областях, таких как машинное обучение, робототехника, анализ текстов, машинный перевод, автоматическое распознавание речи и многое другое.

       Одним из важных применений NLP является обработка текстов на естественном языке. Обработка текста может включать в себя сегментацию текста на предложения, токенизацию, лемматизацию и определение частей речи. Эти процессы позволяют компьютеру понимать структуру предложений, а также выделять различные части речи, такие как существительные, глаголы, прилагательные и т.д.

       Применение NLP в обработке текста также может включать в себя анализ тональности, определение ключевых слов и фраз, классификацию текста и многое другое. Такой анализ может быть полезен, например, в маркетинге, для анализа обзоров и комментариев покупателей о товаре или услуге.

       • Сегментация текста на предложения выполняет простую задачу — делить текст на предложения. Этот процесс может выполняться с использованием знаков препинания.
       • Токенизация является процессом разбиения текста на токены или слова. В большинстве случаев токены разделяются пробелами.
       • Лемматизация — это процесс приведения слова к его нормальной форме или лемме. Например, «мыл» и «моет» будут приведены к их основной форме «мыть».
       • Определение частей речи (Part-of-Speech, POS) — это процесс определения грамматической категории (существительное, глагол, прилагательное и т.д.) каждого слова в предложении.

       Важно отметить, что обработка текста с использованием NLP предназначена для преобразования текста в структурированные данные, которые могут быть обработаны и проанализированы с помощью компьютеров. При этом следует учитывать, что язык человека очень сложен, и пока что компьютеры не могут полностью понять и воспроизвести его пространственные и эмоциональные нюансы.

       Обзор способов подсчета слов в Python

       Подсчет количества слов в тексте — одна из базовых задач обработки естественного языка. В Python существует несколько способов решения этой задачи.

       • Разделение строки на слова методом split()

       Этот метод наиболее простой и распространенный. Он заключается в том, чтобы разбить исходную строку на слова по пространствам между ними. Для подсчета слов можно использовать функцию len() для списка, полученного в результате разделения. Метод split() учитывает только пробелы и переносы строк в качестве разделителей, что может быть недостаточно для некоторых задач.

       • Встроенный модуль re

       Модуль re позволяет работать с регулярными выражениями и включает функцию findall(), которая находит все вхождения шаблона в строке. Для подсчета слов можно использовать шаблон «w+», который означает «последовательность из буквенно-цифровых символов».

       • Обработка файла с помощью модуля io

       Считывание текста из файла производится с помощью модуля io. После этого можно использовать любой из предыдущих способов, чтобы подсчитать количество слов.

       • Использование библиотеки NLTK

       Natural Language Toolkit (NLTK) — это библиотека для обработки естественного языка. Она предоставляет широкий спектр функционала, включая разбор грамматики, лексический анализ, классификацию текста и многое другое. Для подсчета слов можно использовать метод word_tokenize(), который разбивает текст на слова с учетом знаков препинания и других особенностей естественного языка.

       Выбор способа подсчета слов зависит от конкретной задачи. Если необходимо сделать что-то простое и быстрое, то достаточно использовать метод split(). Если же для анализа нужна более точная и сложная обработка текста, то лучше выбрать NLTK или регулярные выражения.

       Рекомендации по выбору наиболее подходящего метода подсчета слов в зависимости от типа текста

       При выборе метода подсчета слов в тексте необходимо учитывать его тип и структуру. К примеру, для текстов научных статей, где присутствуют специализированные термины и формулы, необходимо использовать более сложные алгоритмы подсчета слов, которые учитывают возможные исключения и ограничения.

       Для простых текстов, таких как заметки, письма и сообщения, можно использовать более легкие методы подсчета слов, такие как простое разбиение на слова с помощью пробелов или использование встроенных функций Python.

       В случае, если текст содержит специальные символы, такие как точки, запятые, дефисы или кавычки, необходимо учитывать их при подсчете слов. В этом случае можно использовать регулярные выражения для подсчета слов.

       Также необходимо учитывать язык текста. Например, для английского языка подходит методы подсчета слов, основанные на использовании разделителей, таких как пробелы и знаки препинания. Однако для славянских языков, таких как русский, необходимо учитывать склонения и ударения слов, что усложняет процесс подсчета слов.

       Иногда необходимо учитывать также тональность текста. В этом случае можно использовать специальные алгоритмы для определения тональности слов и подсчета слов в зависимости от этого.

       • Для научных статей: используйте более сложные алгоритмы подсчета слов, учитывающие специализированные термины и формулы.
       • Для простых текстов: используйте более легкие методы подсчета слов, такие как простое разбиение на слова с помощью пробелов или использование встроенных функций Python.
       • Учитывайте специальные символы: используйте регулярные выражения для подсчета слов.
       • Учитывайте язык текста: для разных языков подходят разные методы подсчета слов.
       • Учитывайте тональность текста: в некоторых случаях может необходимо учитывать тональность текста.

       FAQ

       Какие есть способы подсчёта количества слов в Python?

       В Python существует несколько способов подсчёта слов. Один из способов — использование метода split() для разделения строки на слова и подсчета их количества. Другой способ заключается в использовании модуля Counter.

       Как использовать метод split() для подсчета слов в Python?

       Для использования метода split() достаточно вызвать его у строки, которую необходимо разделить на слова. Например: text = «Это пример строки, которую необходимо разделить на слова» words = text.split() Количество слов в данном примере можно подсчитать с помощью функции len(). Количество слов в данной строке равняется 8.

       Как использовать модуль Counter для подсчета слов в Python?

       Для использования модуля Counter необходимо импортировать его с помощью команды from collections import Counter. Затем можно создать объект Counter, передав ему список слов. Например: words = [«apple», «banana», «apple», «cherry», «cherry», «cherry»] word_counts = Counter(words) Количество каждого слова можно получить, обратившись к объекту Counter по ключу.

       Как подсчитать количество слов в тексте, исключая знаки препинания?

       Для подсчета количества слов в тексте, исключая знаки препинания, можно использовать регулярные выражения. Например: import re text = «Это, пример! Текста с знаками препинания.» words = re.findall(r’bw+b’, text) Количество слов в данном случае можно подсчитать с помощью функции len(). Количество слов в данной строке равняется 6.

       Как подсчитать количество слов в нескольких текстах и сравнить их между собой?

       Для подсчета количества слов в нескольких текстах и сравнения их между собой можно использовать модуль pandas. Сначала необходимо создать DataFrame, передав в него список текстов. Затем можно добавить новый столбец, содержащий количество слов в каждом тексте. Например: import pandas as pd df = pd.DataFrame({‘text’: [‘Это текст номер один’, ‘И это текст номер два’, ‘Текст номер три’]}) df[‘word_count’] = df[‘text’].apply(lambda x: len(str(x).split())) После этого можно сравнить количество слов в каждом тексте, используя функции pandas.

       Cодержание