如何对名为new_data的list类型数据做如下处理：去除停用词：使用NLTK库中的停用词列表去除常见词汇。

如果要对名为`new_data`的List类型数据去除停用词，可以使用NLTK库中的停用词列表进行过滤。具体步骤如下：

1. 导入必要的库：

   import nltk
   from nltk.corpus import stopwords

2. 加载停用词列表：

   nltk.download('stopwords')  # 下载停用词列表，如果已经下载可忽略此步骤
   stop_words = set(stopwords.words('english'))  # 加载英文停用词列表

如果需要加载其他语言的停用词列表，可以将`'english'`替换为相应的语言名称，例如`'spanish'`表示西班牙语。

3. 使用停用词列表去除常见词汇：

   new_data = []  # 用于存放处理后的数据

   for d in new_data:
       words = d.lower().split()  # 将文本转换为小写并分词
       new_words = [word for word in words if word not in stop_words]  # 过滤停用词
       new_d = ' '.join(new_words)  # 将处理后的词语连接成字符串
       new_data.append(new_d)

4. 将处理后的数据保存回List：

   new_data = new_data

在上面的代码中，我们使用NLTK库中的停用词列表去除了每个文本中的常见词汇，并将处理后的数据保存回List，以便后续处理和分析。