dataframe某列是英文text，怎么提取关键词和其他某列权重，举例

可以使用Python中的nltk库和sklearn库进行关键词提取和文本特征提取。

假设有一个DataFrame，其中包含一列为英文文本'content'，另一列为权重'weight'，我们可以按照以下步骤进行处理：

1. 首先，需要将文本进行分词、去除停用词、词干提取等预处理操作，可以使用nltk库中的函数进行处理。例如：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem.porter import PorterStemmer

# 加载停用词表
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 初始化词干提取器
porter_stemmer = PorterStemmer()

# 对每行文本进行预处理
def preprocess(text):
    # 分词
    tokens = nltk.word_tokenize(text.lower())
    # 去除停用词和标点符号
    tokens = [word for word in tokens if word.isalnum() and word not in stop_words]
    # 词干提取
    tokens = [porter_stemmer.stem(word) for word in tokens]
    # 合并为字符串
    return ' '.join(tokens)

# 将文本列进行预处理
df['content'] = df['content'].apply(preprocess)

2. 接下来，使用sklearn库中的CountVectorizer类将文本转换为词袋向量，并结合权重列构建特征矩阵。例如：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 初始化词袋向量化器
vectorizer = CountVectorizer()

# 将文本列转换为词袋向量
X_content = vectorizer.fit_transform(df['content'])

# 获取权重列作为目标变量
y = df['weight'].values

3. 最后，可以使用sklearn库中的特征选择算法（如卡方检验、互信息等）或者机器学习算法（如线性回归、随机森林等）进行关键词提取和权重预测。例如：

from sklearn.feature_selection import chi2
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 使用卡方检验选择关键词
scores, pvalues = chi2(X_content, y)
keywords = [vectorizer.get_feature_names()[i] for i in scores.argsort()[-10:]]

# 使用线性回归预测权重
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_content, y)
weights = regressor.coef_

以上仅为示例代码，实际应用需要根据具体情况进行调整和优化。