使用jieba进行中文分词，并以“StopWords.txt”文件作为停用词，将分析结果作为新的一列加入到数据中

好的，下面是使用jieba进行中文分词并加入新列的代码：

import pandas as pd
import jieba

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 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())

# 定义分词函数
def cut_words(text):
    words = jieba.cut(text)
    words = [word for word in words if word not in stopwords]
    return ' '.join(words)

# 对数据进行分词处理
df['分词结果'] = df['文本'].apply(cut_words)

# 保存结果
df.to_csv('result.csv', index=False)

其中，`data.csv`是原始数据文件，包含一列名为“文本”的文本数据。`StopWords.txt`是停用词文件，每行一个停用词。

代码先读取原始数据文件，并加载停用词表。接着定义一个分词函数`cut_words`，其中使用`jieba`进行分词，并过滤掉停用词。最后对每个文本数据应用分词函数，得到分词结果，并将其加入到一个新列“分词结果”中。最后将结果保存到文件`result.csv`中。