我需要对一个xlsx格式文件中某一列的数据进行情感极性分析，并将该列内容为负向情感的数据分离出来形成一个新的xlsx文件。我是否有必要对这个文件进行分词处理？使用Python如何操作

对于xlsx文件中的某一列情感极性分析，通常不需要对整个文件进行分词处理，因为Excel中的文本数据通常是完整的句子或者短语，而不是词语列表。直接处理列中的文本就足够了。当然，如果你的数据是以单词形式存储的，那么分词会是必需的。

Python中可以使用`pandas`和`openpyxl`库读取和操作Excel文件，以及`textblob`或`NLTK`等自然语言处理库进行情感分析。以下是一个基本的步骤：

1. 首先，安装必要的库：

   pip install pandas openpyxl textblob

2. 使用`pandas`加载Excel文件，并读取你需要分析情感的那一列：

   import pandas as pd
   df = pd.read_excel('input_file.xlsx')
   column_to_analyze = df['your_column_name']

3. 对每一项数据应用情感分析，例如使用TextBlob：

   from textblob import TextBlob
   
   def analyze_sentiment(text):
       return TextBlob(text).sentiment.polarity < 0  # 如果polarity小于0，判断为负向

   negative_data = column_to_analyze.apply(analyze_sentiment)

4. 根据情感分析的结果创建一个新的DataFrame：

   df_negative = df.loc[negative_data]  # 获取情感为负向的所有行

5. 最后，保存到新的Excel文件中：

   df_negative.to_excel('output_negative_file.xlsx', index=False)

注意，这只是一个基础示例，实际的情感分析可能需要更复杂的模型，比如预训练的深度学习模型，或者针对特定领域的领域词汇和规则。如果你的数据是英文，`textblob`的简单情感分析可能就够了；如果是中文，可能需要更适合中文的工具如SnowNLP。