用python 结巴分词，按行读取 csv中的文件， 并将分词和去除停用词后的结果存储到csv中

好的，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库，包括jieba和pandas：

import jieba
import pandas as pd

2. 加载停用词表，这里以中文停用词表为例：

stopwords = set()
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stopwords.add(line.strip())

3. 读取csv文件，按行进行分词和去除停用词：

data = pd.read_csv('data.csv')
for index, row in data.iterrows():
    text = row['text'] # 假设csv文件中有一列叫text，存储了需要进行分词的文本
    words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stopwords]
    data.at[index, 'words'] = ' '.join(words) # 将分词后的结果以空格分隔存储到新的一列中，假设新的一列叫words

4. 将处理后的数据存储到csv文件中：

data.to_csv('processed_data.csv', index=False)

完整代码示例：

import jieba
import pandas as pd

# 加载停用词表
stopwords = set()
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stopwords.add(line.strip())

# 读取csv文件，按行进行分词和去除停用词
data = pd.read_csv('data.csv')
for index, row in data.iterrows():
    text = row['text'] # 假设csv文件中有一列叫text，存储了需要进行分词的文本
    words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stopwords]
    data.at[index, 'words'] = ' '.join(words) # 将分词后的结果以空格分隔存储到新的一列中，假设新的一列叫words

# 将处理后的数据存储到csv文件中
data.to_csv('processed_data.csv', index=False)

请注意，这里的代码仅供参考，具体实现需要根据您的实际情况进行调整。