帮我设计一个基于朴素贝叶斯算法用来进行中文短文本分类的python代码，要求可以导入数据、自己设置分组

以下是基于朴素贝叶斯算法用来进行中文短文本分类的Python代码，可以导入数据、自己设置分组：

import jieba
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 导入数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')
# 自定义分组
data['group'] = ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B']

# 分词
data['content'] = data['content'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))

# 特征提取
cv = CountVectorizer()
X = cv.fit_transform(data['content'])
y = data['group']

# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, y)

# 测试数据
test_data = ['这是一篇关于产品的文章', '这是一篇关于市场的文章', '这是一篇关于销售的文章']
test_data = pd.Series(test_data)
test_data = test_data.apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))
test_X = cv.transform(test_data)
test_y = clf.predict(test_X)

# 输出预测结果
print(test_y)

需要注意的是，在导入数据时，需要将数据以Excel表格的形式存储，其中包含content和group两列，content列为需要分类的文本，group列为自定义的分组。在分词时，使用了jieba库进行中文分词。在特征提取时，使用了CountVectorizer类，将文本转换为词袋模型。在训练模型时，使用了MultinomialNB类，实现了朴素贝叶斯算法。最后，可以通过输入测试数据，得到预测结果。