http://www.chuanke.com/v4500746-186400-1033307.html
代码我们在Jupyter Notebook中新建一个Python 2笔记本，起名为topic-model。
为了处理表格数据，我们依然使用数据框工具Pandas。先调用它。
import pandas as pd
然后读入我们的数据文件datascience.csv，注意它的编码是中文GB18030，不是Pandas默认设置的编码，所以此处需要显式指定编码类型，以免出现乱码错误。
df = pd.read_csv("datascience.csv", encoding='gb18030')
我们来看看数据框的头几行，以确认读取是否正确。
df.head()
显示结果如下：
没问题，头几行内容所有列都正确读入，文字显式正常。我们看看数据框的长度，以确认数据是否读取完整。
df.shape
执行的结果为：
(1024, 3)
行列数都与我们爬取到的数量一致，通过。
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()
