基于Python对数据集中的文档data进行预处理，给出具体可运行代码

在Python中预处理数据集中的文档通常涉及以下几个步骤：文本清洗、分词、去除停用词、词干提取或词形还原以及可能的向量化。这里是一个简单的例子，假设我们使用`pandas`库读取CSV文件，`nltk`库进行文本处理，`sklearn`库的`CountVectorizer`进行向量化：

import pandas as pd
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 1. 加载数据
data = pd.read_csv('your_dataset.csv', encoding='utf-8') # 替换 'your_dataset.csv' 为实际文件路径
documents = data['document_column'] # 假设文档数据在名为 'document_column' 的列

# 2. 文本预处理
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
stop_words = set(stopwords.words('english')) # 英文停用词列表，其他语言替换相应资源

preprocessed_documents = []
for doc in documents:
    # 分词
    words = word_tokenize(doc)
    
    # 移除停用词并词形还原
    cleaned_words = [lemmatizer.lemmatize(word) for word in words if word not in stop_words]
    
    # 连接单词成新的字符串
    preprocessed_doc = ' '.join(cleaned_words)
    preprocessed_documents.append(preprocessed_doc)

# 3. 将文本转换为数值特征
vectorizer = CountVectorizer() # 创建CountVectorizer实例
X = vectorizer.fit_transform(preprocessed_documents) # 向量化文本

# 现在 X 变量包含了预处理后的文档表示，可以用作训练模型