python中csv文件中的某一列如何去停用词和中文分词，并将处理后的该列数据储存到新的csv文件中

你好，这个问题属于自然语言处理范畴。首先，你可以使用Python中的jieba库来进行中文分词。其次，需要使用一个停用词库，可以自行收集或使用公开的停用词库。最后，使用Python自带的csv库来读取原始csv文件中的该列数据，并进行分词和去停用词处理，然后将处理后的数据存入新的csv文件中。以下是示例代码：

import csv
import jieba
import pandas as pd

# 设置停用词
stop_words = set(['的', '了', '和', '是', '在', '对', '等'])

# 读取原始csv文件
data = pd.read_csv('original.csv')

# 构建处理后的数据
new_data = []
for content in data['content']:
    seg_list = jieba.cut(content)
    filtered_content = ''
    for word in seg_list:
        if word not in stop_words:
            filtered_content += word + ' '
    new_data.append(filtered_content.strip())

# 将处理后的数据储存到新的csv文件中
new_dataframe = pd.DataFrame({'filtered_content': new_data})
new_dataframe.to_csv('new.csv', index=False)

在这个示例代码中，你需要根据自己的实际需求调整停用词库和csv文件读写的参数。希望这能帮助你解决问题。