对“comment”进行分词、去除停用词等操作，将结果作为新列保存到data，列名记为“评论分词”，展示该列前五行数据。

要完成这个任务，我们可以使用Python的`jieba`库进行中文分词，并使用一个停用词列表去除停用词。首先确保安装了`jieba`库，如果没有安装可以使用pip安装：

pip install jieba

以下是一个示例代码，展示了如何对名为`comment`的列进行分词、去除停用词，并将结果保存到新的列`评论分词`中，并展示前五行数据：

import pandas as pd
import jieba
import jieba.analyse

# 假设df是你的数据框，'comment'是包含评论文本的列
# 假设你有一个停用词列表文件，路径为'stopwords.txt'
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    stopwords = set([line.strip() for line in f.readlines()])

# 分词函数
def tokenize(text):
    words = jieba.cut(text)
    return [word for word in words if word not in stopwords and len(word) > 1]

# 应用分词函数，并将结果保存到新列
df['评论分词'] = df['comment'].apply(tokenize)

# 展示新列的前五行数据
print(df['评论分词'].head())

在这段代码中，我们首先导入了必要的库。然后定义了一个停用词列表，假设这个列表存储在一个名为`stopwords.txt`的文件中，每行一个词。接着我们定义了一个`tokenize`函数，使用`jieba`进行分词，并过滤掉长度为1的词和停用词。然后使用`apply`方法将`tokenize`函数应用到`comment`列，把结果存储在新列`评论分词`中。最后，我们使用`head()`方法展示前五行数据。

请确保你有一个实际的Pandas DataFrame对象，其包含名为`comment`的列，并且有正确的路径到你的停用词文件。此外，你可能需要根据你的具体数据和需求调整代码。