def sentiment_score(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments df1['score'] = df1['content'].apply(sentiment_score)

这段代码使用了SnowNLP库来计算文本情感得分，并将得分存储在DataFrame的'score'列中。具体来说，先定义了一个名为sentiment_score的函数，它使用SnowNLP的sentiments方法计算输入文本的情感得分，并返回该得分。然后，使用DataFrame的apply方法将sentiment_score函数应用于'df1' DataFrame的'content'列中的每个文本，从而计算每个文本的情感得分，并将其存储在新的'score'列中。

相关问题

``` def analyze_sentiment(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments ```

这是一个Python函数，名为`analyze_sentiment`，接受一个文本参数`text`。主要功能是使用SnowNLP库对文本进行情感分析，并返回情感分析结果。具体可以参考以下注释：

def analyze_sentiment(text):  # 定义一个名为analyze_sentiment的函数，接受一个text参数
    s = SnowNLP(text)  # 使用SnowNLP库对text进行情感分析，并将结果赋值给s变量
    return s.sentiments  # 返回s的情感分析结果（在0到1之间）```

import requests from bs4 import BeautifulSoup import jieba.analyse import jieba.posseg as pseg from snownlp import SnowNLP import matplotlib.pyplot as plt # 设置请求头，模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 获取网页内容 def get_html(url): resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = resp.apparent_encoding html = resp.text return html # 获取新闻列表 def get_news_list(url): html = get_html(url) soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') news_list = soup.find_all('a', class_="news_title") return news_list # 对文本进行情感分析 def sentiment_analysis(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments # 对文本进行关键词提取 def keyword_extraction(text): keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True, allowPOS=('n', 'vn', 'v')) return keywords # 对新闻进行分析 def analyze_news(url): news_list = get_news_list(url) senti_scores = [] # 情感分数列表 keyword_dict = {} # 关键词词频字典 for news in news_list: title = news.get_text().strip() link = news['href'] content = get_html(link) soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') text = soup.find('div', class_='article').get_text().strip() # 计算情感分数 senti_score = sentiment_analysis(text) senti_scores.append(senti_score) # 提取关键词 keywords = keyword_extraction(text) for keyword in keywords: if keyword[0] in keyword_dict: keyword_dict[keyword[0]] += keyword[1] else: keyword_dict[keyword[0]] = keyword[1] # 绘制情感分数直方图 plt.hist(senti_scores, bins=10, color='skyblue') plt.xlabel('Sentiment Score') plt.ylabel('Number of News') plt.title('Sentiment Analysis') plt.show() # 输出关键词词频排名 keyword_list = sorted(keyword_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) print('Top 10 keywords:') for i in range(10): print('{}. {} - {:.2f}'.format(i+1, keyword_list[i][0], keyword_list[i][1])) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.sina.com.cn/' analyze_news(url)

这是一段Python代码，用于对新闻进行情感分析和关键词提取。它使用了requests库来获取网页内容，使用BeautifulSoup库来解析HTML文档，使用jieba库来进行中文分词和关键词提取，使用SnowNLP库来进行情感分析，使用matplotlib库来绘制情感分数直方图。在主函数中，它调用了get_news_list()函数来获取新闻列表，然后对每篇新闻进行情感分析和关键词提取，并将情感分数和关键词词频存储到列表和字典中。最后，它绘制情感分数直方图，输出关键词词频排名。