给一个Series，为每个词计算tf-idf值

可以使用sklearn库中的TfidfVectorizer来计算Series中每个词的tf-idf值，具体代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 假设Series名为s
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf = vectorizer.fit_transform(s)

这样就可以得到一个稀疏矩阵tfidf，其中每一行代表一个文本，每一列代表一个词，每个元素代表该词在该文本中的tf-idf值。可以通过以下代码获取每个词的tf-idf值：

feature_names = vectorizer.get_feature_names()
for i in range(len(s)):
    print("Document %d:" % i)
    for j in range(len(feature_names)):
        print("%s: %f" % (feature_names[j], tfidf[i,j]))

其中，feature_names是一个列表，包含了所有出现过的词。