dataframe某列是英文text，怎么提取关键词和与之关联的其它某列权重，转化成保留权重高的几个词语，举例

可以使用Python中的nltk库和sklearn库来实现关键词提取和加权处理。

首先，需要用nltk库中的词干提取器（Stemmer）和停用词（Stopwords）列表来对英文文本进行预处理。停用词是指在文本中频繁出现但又没有实际含义的词汇，如“a”、“an”、“the”等，需要将它们从文本中去除。

接下来，可以使用sklearn库中的TfidfVectorizer模块来计算每个单词的TF-IDF值。TF-IDF是一种衡量一个单词在文档中重要性的指标，它同时考虑了单词在文档中出现的频率和在整个语料库中出现的频率。

最后，可以将TF-IDF值最高的几个单词作为该文本的关键词，并将它们与其它某列的权重进行关联，得到一个关键词-权重的字典。

下面是一个具体的例子：

假设有一个名为“data”的DataFrame，其中包含两列数据：一列是英文文本，另一列是该文本的权重。我们的目标是从文本中提取关键词，并将它们与权重进行关联。

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import PorterStemmer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 加载停用词列表
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(stopwords.words('english'))

# 定义词干提取器
stemmer = PorterStemmer()

# 对文本进行预处理
def preprocess_text(text):
    # 将所有字母转换为小写，并去除标点符号
    text = text.lower().replace('[^\w\s]','')
    # 将文本分词，并去除停用词
    tokens = [word for word in nltk.word_tokenize(text) if word not in stop_words]
    # 对每个单词进行词干提取
    stems = [stemmer.stem(token) for token in tokens]
    return ' '.join(stems)

# 对文本进行预处理
data['text'] = data['text'].apply(preprocess_text)

# 计算TF-IDF值
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data['text'])

# 获取每个单词的名称
feature_names = vectorizer.get_feature_names()

# 获取每个文本的关键词及其权重
top_keywords = {}
for i in range(len(data)):
    # 获取当前文本的TF-IDF值
    tfidf_scores = X[i].toarray()[0]
    # 将TF-IDF值和单词名称组合成一个字典
    word_scores = dict(zip(feature_names, tfidf_scores))
    # 按照TF-IDF值从大到小排序
    sorted_words = sorted(word_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    # 选取TF-IDF值最大的前5个单词作为关键词
    top_keywords[i] = [w[0] for w in sorted_words[:5]]

# 将关键词和权重进行关联
keyword_weights = {}
for i in range(len(data)):
    keywords = top_keywords[i]
    weights = data.loc[i, 'weight']
    for keyword in keywords:
        if keyword not in keyword_weights:
            keyword_weights[keyword] = weights
        else:
            keyword_weights[keyword] += weights

# 获取TF-IDF值最高的前10个单词及其权重
top_keywords = sorted(keyword_weights.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
print(top_keywords)

上述代码将对每个文本提取TF-IDF值最高的前5个单词作为关键词，并将它们与权重进行关联。最后，将所有关键词的权重加起来，并选择权重最高的前10个单词作为结果输出。