text="長い文章"
zyogaiList=["名詞,代名詞","名詞,非自立","名詞,数"]#除外
cf = [UnicodeNormalizeCharFilter()]#前処理フィルタ
    tf = [CompoundNounFilter(),POSKeepFilter(["品詞"]),POSStopFilter(zyogaiList),TokenCountFilter(att='base_form')] #後処理フィルタ準備 att="base_form"で品詞活用をまとめて基本形のみにする
    a = Analyzer(char_filters =cf,token_filters=tf)#解析器生成
    results = a.analyze(text)#解析
    print(syurui,"登場順")
    s =sorted(results, key=lambda x:x[1],reverse=True)#結果並べ替え
    for i,wc in enumerate(s):
      if i >= 50:break
      print((i +1),':',wc)

こういうやつで


POSKeepFilter(["品詞"]

の品詞を"名詞"とか"動詞"とかにすることで、その品詞に該当する登場順が出力できることは本にもwebにも載っている。
でも固有名詞pを出したいときどうすれば良いのかが見つからなかったので、備忘録として残した。

結論
名詞,固有名詞
とすればいい！

つまり

POSKeepFilter(["名詞,固有名詞"])

こういうことであり、

最初に提示したコードなら


text="長い文章"
zyogaiList=["名詞,代名詞","名詞,非自立","名詞,数"]#除外
cf = [UnicodeNormalizeCharFilter()]#前処理フィルタ
    tf = [CompoundNounFilter(),POSKeepFilter(["名詞,固有名詞"]),POSStopFilter(zyogaiList),TokenCountFilter(att='base_form')] #後処理フィルタ準備 att="base_form"で品詞活用をまとめて基本形のみにする
    a = Analyzer(char_filters =cf,token_filters=tf)#解析器生成
    results = a.analyze(text)#解析
    print(syurui,"登場順")
    s =sorted(results, key=lambda x:x[1],reverse=True)#結果並べ替え
    for i,wc in enumerate(s):
      if i >= 50:break
      print((i +1),':',wc)

こうすると実現できる。