Python 是一种非常流行的编程语言，用于快速而高效地完成各种任务。其强大的文本处理能力是 Python 最为出色的特点之一。Python 可以轻松地处理英文文本数据，如计算一个文本中每个单词出现的频率。

import string
# 定义一个函数来计算词频
def count_words(text):
text = text.lower()
skips = string.punctuation + string.whitespace
word_counts = {}
for word in text.split(" "):
word = word.strip(skips)
if word in word_counts:
word_counts[word] += 1
else:
word_counts[word] = 1
return word_counts
# 读取数据集
with open("dataset.txt", "r") as file:
text = file.read()
# 计算并输出词频
word_counts = count_words(text)
for word, count in sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
print("{}: {}".format(word, count))

上述代码展示了如何使用 Python 计算英文文本数据的词频。首先导入了 string 模块，以便于过滤掉标点符号和空格。count_words 函数接收一个字符串作为输入，并返回以单词为键、频率为值的字典。最后，读取并处理输入文件，并使用 sorted 函数按照词频从高到低输出结果。

需要注意的是，对于其他语言的文本数据，可能需要不同的处理方式。例如，汉语需要使用分词工具进行处理，而日语则需要考虑词汇的拼音变化。在使用 Python 处理非英文文本时，需要参考相关的文献和工具，以确保结果的准确性。