在训练集上针对不同类别（根据标签），去除text的停用词后提取text相关的关键词，并用词云的形式进行展示

好的，为了实现你的需求，我们需要进行以下步骤：

1. 读取训练集数据，并按照类别分组。
2. 对每个类别的文本数据进行停用词去除和关键词提取。
3. 将每个类别中提取出来的关键词合并成一个列表。
4. 使用 WordCloud 库生成词云。

具体实现代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import re
import string
from nltk.corpus import stopwords
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('train.csv')
df = df[['text', 'target']]
df = df.dropna()

# 分组
groups = df.groupby('target')

# 加载停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 定义函数，用于去除停用词和提取关键词
def extract_keywords(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub('[%s]' % re.escape(string.punctuation), '', text)
    words = [word for word in text.split() if word.lower() not in stop_words]
    return Counter(words).most_common(10)

# 提取关键词
keywords = {}
for name, group in groups:
    keywords[name] = []
    for text in group['text']:
        keywords[name].extend(extract_keywords(text))
    keywords[name] = dict(keywords[name])

# 绘制词云
for name, words in keywords.items():
    wordcloud = WordCloud(width=800, height=400).generate_from_frequencies(words)
    plt.figure(figsize=(12, 8))
    plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
    plt.axis("off")
    plt.title(name)
    plt.show()

在这个代码中，我们使用了 pandas 库读取训练集数据，并按照类别分组。然后我们使用 NLTK 库加载停用词，定义了一个函数来去除停用词和提取关键词。接着，我们遍历每个类别的文本，并将提取出来的关键词合并到一个字典中。最后，我们使用 WordCloud 库生成词云。

注意：由于训练集数据可能比较大，因此这个代码的执行速度可能会比较慢。如果需要加速，可以考虑使用 MapReduce 等技术来并行计算。