我手头有一个xlsx文件，内有3000条每一条均包含负向情感的数据。我想通过判断他们各自情感类型的方式将其分为几大类情感文件。如何借助Python实现？

你可以使用pandas库来读取Excel文件，并配合nltk、TextBlob或者VADER情感分析工具来进行情感分类。这里是一个基本的步骤指南：

1. **安装必要的库**：

   pip install pandas openpyxl nltk textblob

2. **加载数据**：

   import pandas as pd

   data = pd.read_excel('your_file.xlsx')

3. **预处理数据**（例如去除无关列，清理文本，转为小写等）：

   data['text'] = data['text'].str.lower() # 假设'text'是你的情感描述列

4. **情感分析**：
- 如果使用TextBlob：

     from textblob import TextBlob

     def sentiment_category(text):
         if TextBlob(text).sentiment.polarity < 0:
             return 'negative'
         elif TextBlob(text).sentiment.polarity > 0:
             return 'positive'
         else:
             return 'neutral'

     data['sentiment'] = data['text'].apply(sentiment_category)

- 或者使用VADER（Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner）:

     from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer

     analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
     data['sentiment'] = data['text'].apply(lambda x: analyzer.polarity_scores(x)['compound'])
     data['sentiment_category'] = data['sentiment'].apply(lambda x: 'positive' if x > 0 else ('negative' if x < 0 else 'neutral'))

5. **分组保存**：

   grouped_data = data.groupby('sentiment_category')
   for category, group in grouped_data:
       group.to_excel(f'{category}.xlsx', index=False)

以上代码将根据情感极性（如正向、负向、中立）把数据分开保存到新的Excel文件中。