要在Python中统计PDF中的相关词频，你需要首先提取PDF中的文本，然后使用文本分析工具来统计词频。以下是一个简单的步骤指南：
1. 安装所需的库：
```python
pip install pdfplumber pandas scikit-learn
```
pdfplumber`用于读取PDF文件中的文本，`pandas`用于数据操作和分析，`scikit-learn`用于文本处理和特征提取。
2. 导入所需的库：
```python
import pdfplumber
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
```
3. 读取PDF文件：
```python
# 使用pdfplumber打开PDF文件
with pdfplumber.open("your_pdf_file.pdf") as pdf:
pages = pdf.pages
# 选择你要分析的页面，这里以第一页为例
page = pages[0]
# 提取页面中的文本
text = page.extract_text()
```
4. 将文本转换为词频矩阵：
```python
# 使用CountVectorizer将文本转换为词频矩阵
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform([text])
```
5. 统计词频：
```python
# 获取词频矩阵中的词频数据
word_counts = pd.DataFrame(X.toarray(), columns=vectorizer.get_feature_names())
# 显示词频数据
print(word_counts.sort_values(by="count", ascending=False))
```
这样，你就可以在Python中统计PDF中的相关词频了。请注意，这个示例仅针对单个页面进行分析。如果你需要分析整个PDF文件，你需要遍历所有页面并提取它们的文本，然后合并进行分析。
