参照教材13章的文本数据实例（《红楼梦》文本数据分析）中分词、去除停用词的操作对给出的电商评论数据进行文本数据预处理操作并导出数据文件(原始数据文件新增一列，内容为分好词后的评论）

参照教材第13章的内容，针对电商评论的文本数据预处理主要包括以下几个步骤：

1. **读取原始数据**：首先从电商评论的原始数据文件中加载数据，这通常是一个CSV、JSON或其他结构化的文本格式。

2. **分词**：使用中文分词工具（如jieba分词库），将每一条评论拆分成一个个独立的词语。例如，对于每条评论，将其内容转换成词语列表。

import jieba

comments = pd.read_csv('ecommerce_reviews.csv')
comments['tokenized_comments'] = comments['review_text'].apply(jieba.lcut)

3. **去除停用词**：去除常见的无实际含义的词语，如“的”、“了”等。可以使用停用词表（如jieba内置的停用词表）来进行过滤。

stop_words = set(jieba.load_userdict('stopwords.txt')) # 假设有一个名为stopwords.txt的停用词表
comments['filtered_comments'] = comments['tokenized_comments'].apply(lambda x: [word for word in x if word not in stop_words])

4. **数据整合**：将处理后的分词结果合并回原始数据框，通常是作为新列添加到原数据集中。

comments['processed_comments'] = comments.apply(lambda row: ' '.join(row['filtered_comments']), axis=1)

5. **导出数据文件**：最后，保存包含处理后评论的新数据集，如CSV文件，方便后续分析。

comments.to_csv('preprocessed_ecommerce_reviews.csv', index=False)