参考

https://blog.csdn.net/qq_41709494/article/details/89213176
https://blog.csdn.net/weixin_48293076/article/details/115864842
https://blog.csdn.net/liu_jiangwen/article/details/85947701?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1.pc_relevant_aa&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1.pc_relevant_aa&utm_relevant_index=2
https://blog.csdn.net/weixin_30366015/article/details/112413831
https://blog.csdn.net/dorisi_h_n_q/article/details/82114913 停用词表
https://www.cnblogs.com/jlutiger/p/9176517.html

依赖库

jieba：分词。
wordcloud：生成词云。

要点

生成中文词云图，需要设置字体，字体需自行下载。
需要自行设置停用词表。

代码

"""
云词图
"""
import jieba
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
import pandas as pd# 读入数据
df0 = pd.read_csv('coments&sentiments.csv', index_col='Unnamed: 0')
# 评论列转换为str
df0['comment'] = df0['comment'].astype('str')
# 提取评论列为列表
comment_list = df0['comment'].tolist()
# 评论列表转换为空格分割的字符串
comment_str = ' '.join(comment_list)words = jieba.lcut(comment_str)  # 精确分词
nextword = ' '.join(words)  # 空格连接字符# 设置停用词
stopwords = set(STOPWORDS)
# word_list = ['的', '了']
# 读取停用词表
with open('StopWords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:# text = f.read()  # 读取全部内容，并转换为字符串text = f.readlines()  # 读取全部内容后，按行存储为list
word_list = [x[:-2] for x in text]  # 去掉'\n'换行符
# print(text)
for word in word_list:stopwords.add(word)
print(stopwords)wordshow = WordCloud(font_path="./msyh.ttf",stopwords=stopwords).generate(nextword)
'''
background_color='white',
width=800,
height=800,
max_words=800,
max_font_size=100,
font_path="msyh.ttc",  # 用微软雅黑作为字体显示效果
'''
wordshow.to_file('test.png')  # 转换成图片

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