在this中给了我这个提示，所以我问了一个问题：
现在您有了矩阵表示形式（行是乘积， 列是每个唯一字的计数），您可以过滤 矩阵降到最常用的词。我鼓励你采取 看一下字数分布的样子。我们将使用seaborn 为此，然后像这样导入它：
import seaborn as sns鉴于您的保存字数矩阵的pd.DataFrame被称为 df，
sns.distplot(df.sum())应该可以解决问题。选择一些截止 看起来它保留了很大一部分计数，但没有 包括许多低计数的单词。它可以是任意的，也可以不是 现在真的很重要。您的字数矩阵是您的输入数据，或者 也称为预测变量。在机器学习中，这通常是 称为输入矩阵或向量X。
我设法为每一栏做词袋（BOG）。代码如下：
df['BOW'] = df.Review2.str.split().apply(Counter)
但是当我尝试按照建议（sns.distplot(df['BOW'].sum())）进行可视化时，出现以下错误：
/：'Counter'和'int'不受支持的操作数类型
阅读帖子并度过美好的一天：）