解释这段代码：import jieba.analyse jieba.analyse.set_stop_words('HGD_StopWords.txt') #合并一起 text = '' for i in range(len(df['cutword'])): text += df['cutword'][i]+'\n' j_r=jieba.analyse.extract_tags(text,topK=20,withWeight=True) df1 = pd.DataFrame() df1['word']= [word[0] for word in j_r];df1['frequency']=[word[1] for word in j_r] df1

这段代码的作用是导入Python中的jieba.analyse库，并设置停用词表为'HGD_StopWords.txt'文件中的内容。停用词表通常包括一些常见的无意义词语，例如助词、介词、连词等，用来排除这些词语对于文本分析的干扰。通过调用jieba.analyse.set_stop_words()函数，可以设置自定义的停用词表，以便更好地处理和分析文本数据。

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详细介绍这段代码解释这段代码：import jieba.analyse jieba.analyse.set_stop_words('HGD_StopWords.txt') #合并一起 text = '' for i in range(len(df['cutword'])): text += df['cutword'][i]+'\n' j_r=jieba.analyse.extract_tags(text,topK=20,withWeight=True) df1 = pd.DataFrame() df1['word']= [word[0] for word in j_r];df1['frequency']=[word[1] for word in j_r] df1

这段代码是用来在进行中文分词时过滤掉停用词的。具体来说，代码中首先引入了 jieba.analyse 模块，该模块是用来进行中文分词的。然后调用 jieba.analyse.set_stop_words() 函数，该函数的作用是设置停用词表，即从待分词的文本中过滤掉这些停用词。

在该段代码中，停用词表的文件名为'HGD_StopWords.txt'，该文件需要与代码文件在同一目录下，否则需要在文件名前写明路径。停用词表是一个文本文件，里面包含了一些常见的无实际意义或影响的中文词语，比如“的”、“是”、“我”等等。过滤掉这些无意义的词语可以提高中文分词的准确性和速度，从而更好地进行文本分析和处理。

以下代码：import jieba seg_list = [jieba.lcut(text) for text in new_data] jieba.analyse.set_stop_words('stopwords.txt') # 设置停用词 keywords = [jieba.analyse.extract_tags(text) for text in new_data] # 提取关键词。发生以下错误：odule 'jieba' has no attribute 'analyse'。请对原代码进行修改

抱歉，可能是因为你使用的jieba版本较旧，没有`jieba.analyse`模块。可以尝试使用以下代码：

import jieba
import jieba.analyse

seg_list = [jieba.lcut(text) for text in new_data]

jieba.analyse.set_stop_words('stopwords.txt') # 设置停用词
keywords = [jieba.analyse.extract_tags(text) for text in new_data] # 提取关键词

这样可以确保正确导入`jieba.analyse`模块并使用其中的函数。