python-3.x - TfidfVectorizer.fit_transform() 内でユーザー定義関数を渡す方法

Question

次のようにストップワードを単純に削除するテキスト前処理の機能があります。

def text_preprocessing():
    df['text'] = df['text'].apply(word_tokenize)
    df['text']=df['text'].apply(lambda x: [item for item in x if item not in stopwords])
    new_array=[]
    for keywords in df['text']: #converts list of words into string
         P=" ".join(str(x) for x in keywords)
         new_array.append(P)
    df['text'] = new_array
    return df['text']

私が本質的に行った機能マトリックスを提供text_preprocessing()する別の関数に渡したい:-tf_idf()

def tf_idf():
    tfidf = TfidfVectorizer()
    feature_array = tfidf.fit_transform(text_preprocessing)
    keywords_data=pd.DataFrame(feature_array.toarray(), columns=tfidf.get_feature_names())
    return keywords_data

次のようなエラーが発生しましたTypeError: 'function' object is not iterable