在Python中进行词频统计是一项基础的文本分析任务，通常涉及以下步骤：

1. 文本预处理：包括去除标点符号、转换为小写、去除停用词等。
2. 分词：将文本分割成单词或词汇。
3. 统计词频：对分词后的结果进行计数。

以下是一个简单的Python脚本，使用collections模块中的Counter类来统计词频：

import re
from collections import Counter

# 示例文本
text = "This is a sample sentence. This sentence is really just a sample."

# 文本预处理：去除标点符号并转换为小写
cleaned_text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text).lower()

# 分词
words = cleaned_text.split()

# 统计词频
word_counts = Counter(words)

# 输出词频统计结果
print(word_counts)

# 如果需要按照词频排序
most_common_words = word_counts.most_common()
print(most_common_words)

在这个脚本中，我们首先使用正则表达式re.sub(r'[^\w\s]', '', text)来移除文本中的标点符号，然后使用lower()方法将所有文本转换为小写，以保证词频统计时不区分大小写。

split()方法用于将文本分割成单词列表，然后我们使用Counter来统计每个单词出现的次数。

Counter.most_common()方法可以返回一个包含单词及其对应频率的列表，按照频率从高到低排序。

如果你需要更复杂的文本处理，比如去除停用词（stop words），可以使用nltk库中的stopwords集合：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')

# 示例文本
text = "This is a sample sentence. This sentence is really just a sample."

# 文本预处理：去除标点符号、转换为小写，并分词
tokens = word_tokenize(text)
cleaned_tokens = [word.lower() for word in tokens if word.isalpha()]

# 去除停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [word for word in cleaned_tokens if word not in stop_words]

# 统计词频
word_counts = Counter(filtered_tokens)

# 输出词频统计结果
print(word_counts)
print(word_counts.most_common())

在这个例子中，我们首先使用nltk库的word_tokenize函数进行分词，然后去除停用词，并再次使用Counter进行词频统计。使用nltk.download('punkt')和nltk.download('stopwords')确保我们已经下载了所需的分词和停用词数据集。