stop_word.append(line.strip())

你的代码 `stop_word.append(line.strip())` 是将从文件中读取的每行字符串去除两端的空白字符后，添加到 `stop_word` 列表中。

假设你已经打开了一个文件，并且使用了一个循环来迭代文件的每一行，那么这行代码将会将去除空白字符后的每行字符串添加到 `stop_word` 列表中。

`line.strip()` 的作用是去除字符串两端的空白字符，包括空格、制表符和换行符等。然后使用 `append()` 方法将处理后的字符串添加到 `stop_word` 列表中。

请确保在使用 `append()` 之前已经创建了 `stop_word` 列表，例如：

stop_word = []  # 创建空列表

# 假设在循环中读取文件的每一行
for line in file:
    stop_word.append(line.strip())  # 添加处理后的字符串到列表

这将把每行去除空白字符后的字符串都添加到 `stop_word` 列表中。

如果你还有其他问题，请随时提问。

相关问题

import jieba def word_extract(): # 读取文件 corpus = [] path = 'D:/自然语言处理/第2章/data/金庸-白马啸西风.txt' content = '' for line in open(path, 'r', encoding='gbk', errors='ignore'): line = line.strip() content += line corpus.append(content) # 加载停用词 stop_words = [] path = 'D:/自然语言处理/第4章/data/stopword.txt' for line in open(path, encoding='utf8'): line = line.strip() stop_words.append(line) # jieba分词 split_words = [] word_list = jieba.cut(corpus[0]) for word in word_list: if word not in stop_words: split_words.append(word)这段代码哪里有问题

这段代码的缩进有问题，导致程序运行时会报错。具体来说，for循环和if语句的缩进应该向右移动一个制表符或四个空格，如下所示：

import jieba 

def word_extract():     
    # 读取文件     
    corpus = []     
    path = 'D:/自然语言处理/第2章/data/金庸-白马啸西风.txt'     
    content = ''     
    for line in open(path, 'r', encoding='gbk', errors='ignore'):         
        line = line.strip()         
        content += line     
    corpus.append(content)     
    # 加载停用词     
    stop_words = []     
    path = 'D:/自然语言处理/第4章/data/stopword.txt'     
    for line in open(path, encoding='utf8'):         
        line = line.strip()         
        stop_words.append(line)         
    # jieba分词     
    split_words = []     
    word_list = jieba.cut(corpus[0])         
    for word in word_list:         
        if word not in stop_words:             
            split_words.append(word)
    return split_words

import pandas as pd import jieba stop_words = set() # 定义一个set用于存储停用词 # 读入文件，将每个停用词存储在set中 with open('stopwords.txt', 'r',encoding='utf') as f: for line in f.readlines(): stop_words.add(line.strip()) df1 = pd.read_csv('shuju_new.csv',sep='\t\t',engine='python',encoding='utf-8') cut_comments = [] for text in df1["content"]: seg_list = jieba.cut(text) cut_words = [word for word in seg_list if word not in stop_words and len(word.strip()) > 0] cut_comment = " ".join(cut_words) cut_comments.append(cut_comment) df1['cut_comment'] = pd.Series(cut_comments) df1['cut_comment']

这段代码的作用是读取一个文本文件中的停用词，并将一个包含评论的csv文件中的每个评论进行中文分词，并去除其中的停用词，最后将分词后的结果存储在一个新的列中。具体来说，代码中的步骤如下：

1. 导入 pandas 和 jieba 库。

2. 定义一个空的 set，用于存储停用词。

3. 打开停用词文件，并将每个停用词存储在 set 中。

4. 使用 pandas 的 read_csv() 函数读取一个包含评论的 csv 文件。

5. 对于每个评论，使用 jieba 库的 cut() 函数进行中文分词。

6. 使用列表推导式，去除分词结果中的停用词和空白字符。

7. 将去除停用词后的分词结果用空格连接成一个字符串。

8. 将所有分词后的评论存储在一个列表中。

9. 将分词后的评论列表作为一个新的列添加到原始的 pandas 数据框中。

10. 返回修改后的 pandas 数据框。