使用jieba分词将csv文件进行分词、去停用词、和特征化向量化后，分别进行保存结果

好的，可以按照以下步骤来实现：

1. 导入必要的库

import pandas as pd
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

2. 读取csv文件并分词

data = pd.read_csv('data.csv')
data['text_cut'] = data['text'].apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x)))

3. 加载停用词表并去除停用词

stopwords = pd.read_csv('stopwords.txt', names=['stopword'], encoding='utf-8')
stopwords = stopwords['stopword'].tolist()

data['text_cut'] = data['text_cut'].apply(lambda x: " ".join([word for word in x.split() if word not in stopwords]))

4. 特征化向量化

tfidf = TfidfVectorizer()
features = tfidf.fit_transform(data['text_cut'])
features_df = pd.DataFrame(features.toarray(), columns=tfidf.get_feature_names())

5. 保存分词后的结果到csv文件

data.to_csv('data_cut.csv', index=False)

6. 保存去除停用词后的结果到csv文件

data.to_csv('data_cut_stopwords.csv', index=False)

7. 保存特征化向量化后的结果到csv文件

features_df.to_csv('data_features.csv', index=False)

这样就完成了分词、去除停用词、特征化向量化后的结果保存。