dataframe某列是英文text，怎么提取出现最多的几个关键词，举例

可以使用Python中的nltk（自然语言处理工具包）和pandas库来实现。下面是一个示例代码：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from collections import Counter
import pandas as pd

# 加载英文停用词
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将所有单词转为小写并分词
words = df['text'].str.lower().str.split()

# 去除停用词
filtered_words = words.apply(lambda x: [word for word in x if word not in stop_words])

# 统计词频
word_counts = Counter([word for sublist in filtered_words for word in sublist])

# 输出出现频率前10的关键词
top_n = 10
for word, count in word_counts.most_common(top_n):
    print(f'{word}: {count}')

这个示例代码假设数据集已经存储在一个名为"data.csv"的文件中，其中包含一个名为"text"的列，该列包含英文文本。代码首先加载英文停用词，然后使用Pandas库读取数据。接下来，它将所有单词转换为小写，然后使用nltk停用词列表过滤掉停用词。最后，它使用Python的计数器类来统计词频，并输出出现频率前10的关键词。