在Python中，有没有一种方法可以在过滤不需要的单词时对列进行字数计算？

我们的想法是在一列中计算每个世界，但问题是我在有意义的词上面有诸如“and”、“or”、“to”、“The”等词。有什么方法可以过滤它吗

到目前为止，我在这里：

JobsADS = pd.read_csv (r'C:\...\monster_com-job_sample.csv')
job_description = JobsADS['job_description']
JobsADS.job_description.str.split(expand=True).stack().value_counts()

---

顺便说一下，这些常用词通常被称为停止词。但一般来说，由于您使用的是Pandas，所以在调用

value\u counts（）

之前只需过滤数据帧即可。您的问题是什么？

JobsADS.job_description.str.split(expand=True).stack().value_counts()
Out[14]: 
and                               435368
to                                239437
the                               194229
of                                176424
in                                126946
a                                 125984
with                               95454
for                                91456
is                                 60683
or                                 60657
as                                 50879
be                                 41531
are                                35433
on                                 34621
work                               33693
an                                 31349
will                               30128
by                                 29714
experience                         29031
our                                28916
all                                28459
...
mechanical/                            1
•Machines                              1
Moppet                                 1
unlinked,                              1
skills.-Proven                         1
advice.Assist                          1
DNCS,                                  1
reports.Apply                          1
partner-level                          1
CSmith@platinumhrm.comSubject:         1
plus.Requires                          1
implementationMust                     1
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