data_all=data['回答内容'][0] for i in range(88): #设置一个循环语句将整列回答内容汇总为data_all if not data['回答内容'][i]=='': data_all+=data['回答内容'][i] stopword=['1','，','。','\n','2','3','4','、','‘','a','b','c','d','5','6','7','e','f','g','o','h','i','j','k','l','m','n','p','q', 'r','s','t','u','v','w','x','y','z','0','8','9','.','-','_','我','你','她','的','是','了','在','也','和','就','都','这', '有','为','他','个','可','到','等','不','与','们','而','可以','自己','一个','没有','对','让','还','要','把','中','去','被', '人','但','以','上','后','地','从','将','年','里','进行','通过','又','月','日','过','给','着','一','解','会','需要','更', '没','些','进行','国','很','下' ] #生成必要的停用词 def seg_word(): #定义一个函数seg_word用来去掉data_all中不必要的停用词 outstr = '' for word in data_all: if word not in stopword: outstr += word outstr += '' return outstr qq=seg_word() #将剔除后的文本赋值给qq ls = jieba.lcut(qq) # 生成分词列表 text = ' '.join(ls) # 连接成字符串 解释这段代码

这段代码是一个Python程序，用于对一段文本进行分词和去除停用词的处理。具体实现流程如下：

1. 读取一个名为data的数据集，该数据集包含一个名为“回答内容”的列。

2. 定义了一个循环语句，将整列“回答内容”汇总为变量data_all。

3. 定义了一个停用词列表stopword，包含一些常见的语气词、标点符号和无意义的单词等。

4. 定义了一个函数seg_word()，用来去除data_all中的停用词，并返回剔除后的文本。

5. 调用jieba库中的lcut()函数，将剔除停用词后的文本分词。

6. 用空格将分词结果连接成一个字符串，并将结果赋值给变量text。

总之，这段代码的作用是将一段文本分词并去除停用词，方便后续的文本分析和处理。