下面我们需要做一件重要工作——分词 。这是因为我们需要提取每篇文章的关键词 。而中文本身并不使用空格在单词间划分 。
我们首先调用jieba分词包 。
import jieba
我们此次需要处理的，不是单一文本数据，而是1000多条文本数据 ， 因此我们需要把这项工作并行化 。这就需要首先编写一个函数 ， 处理单一文本的分词 。
def chinese_word_cut(mytext):
return " ".join(jieba.cut(mytext))
有了这个函数之后 ， 我们就可以不断调用它来批量处理数据框里面的全部文本（正文）信息了 。你当然可以自己写个循环来做这项工作 。
下面这一段代码执行起来，可能需要一小段时间 。请耐心等候 。
df["content_cutted"] = df.content.apply(chinese_word_cut)
执行过程中可能会出现如下提示 。没关系，忽略就好 。
Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache /var/folders/8s/k8yr4zy52q1dh107gjx280mw0000gn/T/jieba.cache
Loading model cost 0.406 seconds.
Prefix dict has been built succesfully.
执行完毕之后，我们需要查看一下，文本是否已经被正确分词 。
df.content_cutted.head()
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