pythonのtweepyでツイートを大量に取得して分析しwordcloudで表示したい

前提

プログラム実行後に取得したツイートが出力されたファイル（text.text）が作成されます。

実現したいこと、疑問点

・↑の前提で説明したファイル（text.text）に正常にツイートが出力されない※現在は１種類のツイートを複数回出力してしまう。
（現在のファイルの中身と理想の完成形を↓に記載してます）

・ツイートを上手く取得できていないのか、それとも取得はできているがファイル（text.text）に出力するのが上手くできていないのか、どちらなのかがわからない。

・【words=】で表示しない単語を指定しているが表示されてしまう。

現在のtext.textの中身　※検索ワードは【ゲーム】

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3    最新のオンカジ紹介\n\nフリースピンやキャッシュバックなど定期的に入れ替わるプロモーション...
4    最新のオンカジ紹介\n\nフリースピンやキャッシュバックなど定期的に入れ替わるプロモーション...
5    最新のオンカジ紹介\n\nフリースピンやキャッシュバックなど定期的に入れ替わるプロモーション...
6    最新のオンカジ紹介\n\nフリースピンやキャッシュバックなど定期的に入れ替わるプロモーション...
7    最新のオンカジ紹介\n\nフリースピンやキャッシュバックなど定期的に入れ替わるプロモーション...
dtype: object

理想の完成形　※検索ワードは【ゲーム】

0 最近のゲームってすごい完成度高いよなー
1 忙しすぎてゲームやってる暇がない....
2 始めたらマジで止まんないんだけどwwwww　ゲームは恐ろしいな
3 ゲームボーイアドバンスって言っても新卒の子に伝わらなかった..これが世代の違いか
4 クソゲーとかゴミゲーとかいうやつほどゲーム好きなんだよな
5 一緒にやる友達がいないだけでゲーム自体は好きなんだよ（笑）
6 【朗報！】今ならPSstoreであの名作達が30%OFF!!!冬のゲームセール祭 開催中！　要チェックだ！
7 ドラクエの新しくリリースされるゲームめちゃくちゃ楽しみだわ！速攻インストールする！

ソースコード(個人情報は888に置換)

python
1import tweepy
2from datetime import datetime,timezone
3import pytz
4import pandas as pd
5import collections
6import MeCab
7import datetime
8import matplotlib.pyplot as plt  
9from wordcloud import WordCloud
10import seaborn as sns
11sns.set(font='yuminl.ttf')
12
13CONSUMER_KEY = '888'
14CONSUMER_SECRET = '888'
15ACCESS_TOKEN = '888'
16ACCESS_SECRET = '888'
17
18auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
19auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
20api = tweepy.API(auth)
21
22search_results = api.search_tweets(q="ゲーム", result_type="recent",tweet_mode='extended',count=8)
23
24tw_data = []
25for tweet in search_results:
26    #tweet_dataの配列に取得したい情報を入れていく
27    tw_data.append([
28        tweet.id,
29        tweet.full_text,
30        tweet.favorite_count, 
31        tweet.retweet_count, 
32        tweet.user.id, 
33        tweet.user.screen_name,
34        tweet.user.name,
35        tweet.user.description,
36        tweet.user.friends_count,
37        tweet.user.followers_count,
38        tweet.user.following,
39        tweet.user.profile_image_url,
40        tweet.user.profile_background_image_url,
41        tweet.user.url
42                       ])
43
44#取り出したデータをpandasのDataFrameに変換
45#CSVファイルに出力するときの列の名前を定義
46labels=[
47    'ツイートID',
48    'ツイート本文',
49    'いいね数',
50    'リツイート数',
51    'ID',
52    'ユーザー名',
53    'アカウント名',
54    '自己紹介文',
55    'フォロー数',
56    'フォロワー数',
57    '自分のフォロー状況',
58    'アイコン画像URL',
59    'ヘッダー画像URL',
60    'WEBサイト'
61    ]
62
63#tw_dataのリストをpandasのDataFrameに変換
64df = pd.DataFrame(tw_data,columns=labels)
65num = 2
66num2 = 3
67counts = 1
68while counts <= 5:
69	df[counts]=df.iat[num,1]
70	df[counts+1]=df.iat[num2,1]
71	tw_text=df[counts] + df[counts+1]
72	counts += 2
73	num += 2
74	num2 += 2
75f=open('text.txt','w',encoding='UTF-8')
76f.write(str(tw_text))
77f.close()
78
79f= open("text.txt", 'r', encoding='UTF-8') 
80text=f.read()
81f.close()
82text=str(tw_text)
83tagger =MeCab.Tagger()
84tagger.parse('')
85node = tagger.parseToNode(text)
86word_list=[]
87while node:
88    word_type = node.feature.split(',')[0]
89    if word_type in ['名詞','代名詞']:
90        word_list.append(node.surface)
91    node=node.next
92word_chain=' '.join(word_list)
93
94c=collections.Counter(word_list)
95font_path='C:/Windows/Fonts/yuminl.ttf'
96words = ['@''RT''https','t','co','プレゼント','し','w','そう', 'ない', 'いる', 'する', 'まま', 'よう', 'てる', 'なる', 'こと', 'もう', 'いい', 'ある', 'ゆく', 'れる', 'ん', 'の']
97result = WordCloud(width=800, height=600, background_color='white', 
98                   font_path=font_path,regexp=r"[\w']+", 
99                   stopwords=words).generate(word_chain)
100result.to_file("./wordcloud_sample1.png")
101print(c.most_common(20))
102fig = plt.subplots(figsize=(8, 10))
103
104sns.set(font="Hiragino Maru Gothic Pro",context="talk",style="white")
105sns.countplot(y=word_list,order=[i[0] for i in c.most_common(20)],palette="Blues_r")