dataframe有城市、类型、店名、点评、人均、口味、环境、服务共八列，采用jieba分词，对所有店名进行分词，找出出现频率最高10个词，词长度要大于1

我理解您的问题了。对于这个问题，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先将所有店名存储在一个数据框中，假设您已经将数据框存储在一个名为df的变量中。

2. 接下来，使用Python中的jieba库来对所有店名进行分词。您可以按照以下方式使用jieba库：

import jieba

# 使用精确模式分词
def jieba_cut(s):
    return ' '.join(jieba.cut(s, cut_all=False))

# 对所有店名进行分词
df['店名分词'] = df['店名'].apply(jieba_cut)

3. 然后，您可以使用Python中的collections库中的Counter函数来计算每个单词在所有店名中出现的频率。代码如下：

from collections import Counter

# 计算所有单词出现的频率
words_freq = Counter(" ".join(df['店名分词']).split())

4. 最后，您可以使用most_common函数来找到出现频率最高的10个单词。代码如下：

# 找到出现频率最高的10个单词（长度大于1）
words_top_10 = [w for w in words_freq.most_common() if len(w[0]) > 1][:10]

这样，您就可以找到出现频率最高的10个单词了。希望能够帮到您！