【Python】CSVファイルの内容をspaCyとGiNZAで解析してワードクラウド化

##はじめに
グーグル検索結果のタイトルとリンクをCSVファイルに保存するようにした
【Python】グーグル検索結果のタイトルとリンクをCSVファイルに保存（ページ移動有）

CSVファイルから文章を抜き出して、ワードクラウド化と単語の出現頻度をグラフ化していく～

##仕様
・csvファイルの処理対象のデータは"title"というヘッダーの列
・csvファイルの文字コードは"UTF-8","cp932"のいずれか
・処理対象データの単語の出現頻度はcsvファイル(①)に保存
・処理対象データの単語の出現頻度Top10はグラフ化してPNGファイル(②)で保存
・形態素解析は自然言語ライブラリspaCyと日本語NLPライブラリGiNZAを使用
・解析結果をもとにワードクラウド化してPNGファイル(③)で保存
・①～③のファイル名は「"unko"+α」※コード上の"filename"で指定

##コード

import spacy
nlp = spacy.load('ja_ginza')
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib # グラフの日本語が文字化けしないために必要
import collections
from wordcloud import WordCloud

### GiNZA統計モデルで分析した結果をリストにして返す関数
def analyze_by_ginza(words):
    # GiNZA統計モデルに文章を渡して分析
    doc = nlp(words)
    # 分析結果をリストに格納する
    word_list = []
    chunk_list = [chunk.text for chunk in doc.noun_chunks]
    token_list = [token.lemma_ for token in doc if token.pos_ == "VERB"]
    for i in chunk_list:
        word_list.append(i)
    for j in token_list:
        word_list.append(j)
    return word_list


### 処理対象CSVファイル読み込み処理
# ファイルパスの指定
csv_read_path = "result.csv"

# ファイル読み込み。UTF-8,cp932でだめならファイルが存在ないとしてエラー
try:
    df_r = pd.read_csv(csv_read_path, encoding="utf_8_sig")
except UnicodeDecodeError:
    df_r = pd.read_csv(csv_read_path, encoding="cp932")
except FileNotFoundError:
    print('File not found.')

# 読み込んだCSVファイルの処理対象のタグ
target_categories = ["title"]

# 処理結果を保存する際のファイル名
filename = "unko"


### 形態素分析とワードクラウド化
for target in target_categories:
    total_word = [] # 文字を入れる箱を用意
    for data in df_r[target]:
        try:
            word_list = analyze_by_ginza(data)
        except Exception as e:
            # リストではない場合は単語なので、そのままリスト化
            word_list = [data]
            # 念のためエラー内容をプリント
            print(e)
        for w in word_list:
            total_word.append(w)

    print("単語数: ", len(total_word))

    # 最頻単語を順位づけ
    count = collections.Counter(total_word)

    # CSVに書き込む
    count_data = count.most_common()
    df_w = pd.DataFrame(count_data) 
    df_w.to_csv(filename+".csv", encoding="utf_8_sig")

    # グラフ化して保存する
    fig = plt.figure()
    plt.title(target)
    plt.grid(True)
    x_list = [] # グラフのx軸となるデータの箱
    y_list = [] # グラフのy軸となるデータの箱
    rank_num = 0
    for key, value in count.most_common():
        x_list.append(key)
        y_list.append(value)
        if rank_num >= 10: # Top10までグラフ化
            break
        rank_num += 1
    try:
        # 棒グラフを作成
        plt.bar(x_list, y_list)
        # グラフの保存
        fig.savefig(filename+"_graph.png")
    except Exception as e:
        print(target, " は以下の理由でデータを描画できません↓↓↓")
        print(e)

    # WordCloud を作成して保存する
    fpath = "C:/Windows/Fonts/meiryo.ttc" # メイリオ
    wordcloud = WordCloud(background_color="white",
                          width=800,
                          height=600,
                          font_path=fpath)
    wordcloud.generate(" ".join(total_word))
    wordcloud.to_file(filename+'.png')