dataframe某列是text，怎么提取关键词和权重

可以使用Python中的`gensim`库进行文本处理和关键词提取。具体步骤如下：

1. 首先导入`gensim`库以及其他需要的库：

import gensim
from gensim import corpora, models
import pandas as pd

2. 读取DataFrame中包含文本的列，并将文本转化为列表形式：

text_list = df['text_column'].tolist()

3. 对文本进行预处理，如去除停用词、词干提取、去除标点符号等：

from gensim.parsing.preprocessing import remove_stopwords, stem_text, strip_punctuation

# 去除停用词
text_list = [remove_stopwords(text) for text in text_list]

# 词干提取
text_list = [stem_text(text) for text in text_list]

# 去除标点符号
text_list = [strip_punctuation(text) for text in text_list]

4. 将文本转化为词袋表示（Bag of Words），并创建字典和语料库：

# 将文本转化为词袋表示
dictionary = corpora.Dictionary(text_list)

# 创建语料库
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in text_list]

5. 使用TF-IDF模型对语料库进行建模，并提取关键词和权重：

# 建立TF-IDF模型
tfidf = models.TfidfModel(corpus)

# 提取关键词和权重
for i in range(len(corpus)):
    print("Document:", i)
    for word_id, weight in tfidf[corpus[i]]:
        print(dictionary[word_id], ":", weight)

在上述代码中，`tfidf[corpus[i]]`表示对第i个文档进行TF-IDF计算，并返回关键词和权重。