This example shows how to select four random sets of twenty nouns and verbs of low and high frequencies from Lexique382, using Python. (If you have not already, install Python: Go to https://www.anaconda.com/distribution/ ; Select your OS (Windows, MacOS or Linux) and download the Python 3.7 installer.)
""" Exemple de sélection d'items dans la base Lexique382 """
import pandas as pd
lex = pandas.read_csv('http://www.lexique.org/databases/Lexique382/Lexique382.tsv', sep='\t')
# alternatively, you can download the table locally:
# lex = pd.read_csv("Lexique382.tsv", sep='\t')
lex.head()
# restreint la recherche à des mots de longueur comprises entre 5 et 8 lettres
subset = lex.loc[(lex.nblettres >= 5) & (lex.nblettres <=8)]
# separe les noms et les verbes dans deux dataframes:
noms = subset.loc[subset.cgram == 'NOM']
verbs = subset.loc[subset.cgram == 'VER']
# sectionne sur la bases de la fréquence lexicale
noms_hi = noms.loc[noms.freqlivres > 50.0]
noms_low = noms.loc[(noms.freqlivres < 10.0) & (noms.freqlivres > 1.0)]
verbs_hi = verbs.loc[verbs.freqlivres > 50.0]
verbs_low = verbs.loc[(verbs.freqlivres < 10.0) & (verbs.freqlivres > 1.0)]
# choisi des items tirés au hasard dans chacun des 4 sous-ensembles:
N = 20
noms_hi.sample(N).ortho.to_csv('nomhi.txt', index=False)
noms_low.sample(N).ortho.to_csv('nomlo.txt', index=False)
verbs_hi.sample(N).ortho.to_csv('verhi.txt', index=False)
verbs_hi.sample(N).ortho.to_csv('verlo.txt', index=False)