使用Pycharm写代码，采用numpy和pandas等库对文件内容进行分析处理。 共两列数据，第一列为comment_id评论id，第二列为comment评论本身。

好的，你需要使用PyCharm进行代码编写和处理，同时需要安装numpy和pandas库。以下是大致的代码思路：

1. 导入numpy和pandas库

import numpy as np
import pandas as pd

2. 读取文件内容

df = pd.read_csv('file_path.csv', header=None, names=['comment_id', 'comment'])

其中，`file_path.csv`为你要分析处理的文件路径，`header=None`表示没有表头，`names=['comment_id', 'comment']`表示指定列名为`comment_id`和`comment`。

3. 对数据进行处理

（1）统计评论数

comments_num = len(df)
print('Total comments:', comments_num)

（2）统计每个评论的长度

df['comment_len'] = df['comment'].str.len()

其中，`df['comment'].str.len()`表示对`comment`列中每个评论字符串求长度，并将结果保存在新的一列`comment_len`中。

（3）对评论进行分词

from jieba import cut

df['comment_cut'] = df['comment'].apply(lambda x: ' '.join(cut(x)))

其中，`cut(x)`表示对`x`字符串进行中文分词，`lambda x: ' '.join(cut(x))`表示对每个评论字符串进行分词后拼接成一个字符串，并将结果保存在新的一列`comment_cut`中。

4. 输出结果

print(df.head())
print(df.describe())

以上代码可以输出处理后的数据表格和统计结果，便于分析和观察。

以上是代码大致思路，你可以根据具体的需求进行修改和完善。