如何将下面这个代码的结果放进file_names.csv的emotion列？df = pd.read_csv('file_names.csv') # 逐个读取File_Name这一列 for file_name in df['File_Name']: #print(file_name) pic_path = file_name

您可以在循环中对每个文件名进行情感分析，并将结果写入CSV文件的“emotion”列中。以下是一个示例代码片段：

import pandas as pd
from your_emotion_analysis_module import analyze_emotion

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('file_names.csv')

# 对每个文件进行情感分析，并将结果写入CSV文件的emotion列
for index, row in df.iterrows():
    file_name = row['File_Name']
    pic_path = file_name
    emotion = analyze_emotion(pic_path)
    df.at[index, 'emotion'] = emotion

# 将更新后的数据写入CSV文件
df.to_csv('file_names.csv', index=False)

在这个代码片段中，我们首先使用`pd.read_csv()`方法读取CSV文件，并将其存储在名为`df`的pandas数据帧对象中。然后，我们使用`df.iterrows()`方法逐行遍历`df`数据帧对象中的每一行。对于每一行，我们获取“File_Name”列中的文件名，并将其存储在变量`file_name`中。然后，我们使用`analyze_emotion()`函数对该文件进行情感分析，并将结果存储在变量`emotion`中。最后，我们使用`df.at[index, 'emotion']`方法将情感分析的结果写入CSV文件的“emotion”列中。

请注意，上面的示例代码中的`your_emotion_analysis_module`应替换为您自己的情感分析模块或函数。