Python是一種廣泛使用的高級編程語言，迅速成為了數據科學、人工智能、機器學習等領域的熱門語言。在Python中，文本分析是很常見的應用。本文將介紹Python中如何計算詞頻和制作詞云。

首先，我們需要安裝兩個庫：pandas和wordcloud。可以使用以下命令進行安裝：

pip install pandas
pip install wordcloud

在代碼中，首先我們需要讀入文本數據。在這里我們將用一個簡單的例子，將一個句子作為文本數據：

import pandas as pd
text = "Python是一種廣泛使用的高級編程語言，迅速成為了數據科學、人工智能、機器學習等領域的熱門語言。"
df = pd.DataFrame({'text': [text]}, index=[0])

接下來，我們需要計算詞頻。我們可以使用pandas的字符串方法進行分詞，并使用value_counts()函數進行計數：

from collections import Counter
words = df['text'][0].split()
word_counts = Counter(words)

最后，我們可以使用wordcloud庫進行可視化。首先，我們需要將Counter對象轉換為字典，并以此創建一個WordCloud對象。然后使用generate_from_frequencies()函數進行生成，最后使用matlplotlib.pyplot進行繪制：

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white')
wordcloud.generate_from_frequencies(dict(word_counts))
plt.figure(figsize=(12, 10))
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

使用以上方法，我們可以快速地計算和繪制詞頻和詞云。當然，與此相關的處理還有非常多，如果有興趣，可以深入了解這些庫的其他功能，以及其他更深入的自然語言處理技術。