csv文本分词加特征话

可以使用Python中的pandas和jieba库来实现这个任务。具体步骤如下：

1. 使用pandas读取csv文件中的文本数据，并转换成DataFrame格式。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

2. 使用jieba库来进行分词处理。

import jieba

data['text_cut'] = data['text'].apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x)))

3. 对分词后的文本数据进行特征化处理，可以使用sklearn库中的CountVectorizer或TfidfVectorizer来实现。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

tfidf = TfidfVectorizer()
features = tfidf.fit_transform(data['text_cut'])

4. 将特征化后的数据与原始数据合并，得到最终的特征化数据集。

features_df = pd.DataFrame(features.toarray(), columns=tfidf.get_feature_names())
data_final = pd.concat([data, features_df], axis=1)

最终得到的data_final就是分词加特征化后的数据集。