python中，如何对excel文档中的多行文本进行分词后，去除停用词，并绘制词云图

要对Excel文档中的多行文本进行分词后，去除停用词，并绘制词云图，需要使用Python中的一些第三方库和工具。以下是一个简单的实现步骤：

1. 安装必要的库和工具：需要安装Python的第三方库pandas、jieba、wordcloud和stopwords_cn。

2. 读取Excel文档中的多行文本：使用pandas库中的read_excel()函数读取Excel文档中的多行文本。

3. 对多行文本进行分词：使用jieba库对多行文本进行分词，并将分词结果存储到一个列表中。

4. 去除停用词：使用stopwords_cn库去除停用词，并将结果存储到一个列表中。

5. 统计词频：使用Python中的collections库中的Counter类对分词结果进行词频统计，并将结果存储到一个字典中。

6. 绘制词云图：使用wordcloud库中的WordCloud类绘制词云图，并设置字体、背景颜色、图片形状等参数。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
from stopwords_cn import stopwords

# 读取Excel文档中的多行文本
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 对多行文本进行分词
word_list = []
for line in data['text']:
    words = jieba.lcut(line)
    word_list += words

# 去除停用词
new_word_list = []
for word in word_list:
    if word not in stopwords:
        new_word_list.append(word)

# 统计词频
word_count = Counter(new_word_list)

# 绘制词云图
wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttf', background_color='white', width=800, height=600)
wordcloud.generate_from_frequencies(word_count)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis('off')
plt.show()

其中，data.xlsx是一个包含多行文本的Excel文档，text是Excel表格中的列名。在代码中，我们使用了微软雅黑字体（msyh.ttf），白色背景，设置了词云图的宽度和高度。运行代码后，将会得到一个去除停用词后的词云图。