使用dplyr和stringr从文本中提取单词

的方法如下：

1. 首先，确保已经安装了dplyr和stringr包，并加载它们：

library(dplyr)
library(stringr)

1. 假设你有一个包含文本的数据框，其中文本存储在一个名为"text"的列中。你可以使用dplyr的mutate()函数创建一个新的列来存储提取出的单词：

data <- data %>%
  mutate(words = str_extract_all(text, "\\w+"))

这将在数据框中创建一个名为"words"的新列，其中包含从文本中提取出的单词。

1. 如果你只想提取独一无二的单词，可以使用dplyr的distinct()函数：

unique_words <- data %>%
  distinct(words)

这将创建一个新的数据框，其中只包含独一无二的单词。

1. 如果你想计算每个单词的频率，可以使用dplyr的count()函数：

word_freq <- data %>%
  unnest(words) %>%
  count(words)

这将创建一个新的数据框，其中包含每个单词及其出现的频率。

1. 如果你想按照频率对单词进行排序，可以使用dplyr的arrange()函数：

sorted_word_freq <- word_freq %>%
  arrange(desc(n))

这将创建一个新的数据框，其中单词按照频率从高到低排序。

总结： 使用dplyr和stringr包可以方便地从文本中提取单词，并进行进一步的处理和分析。dplyr提供了强大的数据处理功能，而stringr则提供了方便的字符串处理函数。这些工具可以帮助我们快速、高效地处理文本数据，并提取出我们感兴趣的信息。

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