使用jieba分词器，对raw_title列每一个商品标题进行分词，通过停用表StopWords对标题进行去除停用词。因为下面要统计每个词语的个数，所以 为了准确性，在这里对过滤后的数据 title_clean 中的每个list的元素进行去重，即每个标题被分割后的词语唯一

要使用 jieba 分词器对 "raw_title" 列的每个商品标题进行分词，并通过停用词表进行停用词处理，并且在过滤后的数据中对每个列表元素进行去重，可以按照以下步骤进行操作：

首先，导入所需的库和停用词表：

import jieba
from collections import Counter

# 停用词表路径
stopwords_path = "stopwords.txt"

接下来，定义一个函数来对标题进行分词和去除停用词的处理：

def process_title(title):
    # 分词
    words = jieba.cut(title)
    # 去除停用词
    words = [word for word in words if word not in stopwords]
    # 去重
    words = list(set(words))
    return words

然后，读取数据并加载停用词表：

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 加载停用词表
with open(stopwords_path, "r", encoding="utf-8") as f:
    stopwords = [line.strip() for line in f.readlines()]

最后，应用函数 `process_title` 对 "raw_title" 列进行处理，并统计每个词语的个数：

# 对标题进行分词和去除停用词的处理，并统计每个词语的个数
data["title_clean"] = data["raw_title"].apply(process_title)
word_counts = Counter([word for words in data["title_clean"] for word in words])

上述代码将在 DataFrame 中创建一个名为 "title_clean" 的新列，其中包含处理后的标题数据。然后，使用 `Counter` 对所有标题的词语进行计数。

请注意，您需要将停用词表的路径 `stopwords_path` 替换为您自己的停用词表路径。

希望以上解释能够帮助您实现所需的功能。如果您有任何其他问题，请随时提问。