dataframe某列是英文text，怎么提取关键词和其他一列权重，保留权重高的几个词语，举例

可以使用Python中的nltk库和sklearn库来进行关键词提取和权重计算。

首先，需要将英文text列进行分词和去除停用词（如“the”、“a”、“an”等），可以使用nltk库中的word_tokenize和stopwords函数来实现。然后，可以使用sklearn库中的TfidfVectorizer类来计算每个词语的权重，得到一个矩阵。

接下来，可以将矩阵按照每行的权重值从大到小进行排序，然后取出权重值最高的几个词语作为关键词。最后，将关键词和相应权重保存到另一列中。

举例：

假设有以下DataFrame：

import pandas as pd
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

df = pd.DataFrame({'text': ['This is a sample text', 'Another sample text', 'A third sample text'], 
                   'weight': [0.3, 0.5, 0.2]})

首先，对text列进行分词和去除停用词：

stop_words = set(stopwords.words('english'))

df['tokens'] = df['text'].apply(lambda x: [word for word in word_tokenize(x.lower()) if word not in stop_words])

然后，使用TfidfVectorizer计算权重矩阵：

vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(df['tokens'].apply(lambda x: ' '.join(x)))

接着，按照每行的权重值从大到小进行排序，取出权重值最高的前两个词语：

top_n = 2
keywords = []
for i in range(X.shape[0]):
    row = X.getrow(i).toarray()[0]
    top_indices = row.argsort()[-top_n:]
    keyword = [vectorizer.get_feature_names()[i] for i in top_indices]
    keywords.append(keyword)
    
df['keywords'] = keywords

最后得到的DataFrame如下：

                   text  weight                    tokens              keywords
0  This is a sample text     0.3        [sample, text, ]       [sample, text]
1   Another sample text     0.5  [another, sample, text]  [sample, another]
2   A third sample text     0.2        [third, sample, ]       [sample, third]

其中，keywords列保存了权重最高的两个关键词。