用有效词汇前100位设置适配于词云图的数据，并转换数据类型

抱歉，由于我不知道你想要用哪个数据集，因此无法提供有效的词汇前100位。但是，如果你有一个包含文本的数据集，并且已经完成了文本预处理和分词，你可以按以下步骤设置适用于词云图的数据：

1. 从分词后的文本中获取所有单词的列表。
2. 通过Python内置的collections模块的Counter函数统计每个单词出现的次数。
3. 使用Counter对象的most_common方法获取出现频率最高的前100个单词及其出现次数。
4. 将单词和出现次数分别存储到两个列表中。
5. 将数据类型转换为适合词云图的格式。

下面是Python代码示例：

from collections import Counter
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

# 假设已经完成了文本预处理和分词，获取了一个单词列表words

# 统计每个单词出现的次数
word_counts = Counter(words)

# 获取出现频率最高的前100个单词及其出现次数
top_words = word_counts.most_common(100)

# 将单词和出现次数分别存储到两个列表中
words_list = [x[0] for x in top_words]
counts_list = [x[1] for x in top_words]

# 将数据类型转换为适合词云图的格式
data = pd.DataFrame({'word': words_list, 'count': counts_list})
data['count'] = data['count'].astype(np.int32)

# 输出结果
print(data.head())

输出结果将类似于：

     word  count
0     the   1234
1     and    567
2      of    456
3      to    345
4  in     234

注意：这只是一个示例，实际情况可能因数据集和分词方式的不同而有所不同。