python将“与谣言相关的微博文本数据集.csv”中的微博文本作为分析对象，选择基于知网情感词典的情感分析方法，计算微博文本情感分数。

首先，我们需要导入必要的库，例如 pandas 和 jieba。

import pandas as pd
import jieba

然后，使用 pandas 读取 csv 文件，并将其存储在一个名为 "df" 的数据帧中。

df = pd.read_csv("与谣言相关的微博文本数据集.csv")

接下来，我们需要使用 jieba 库对微博文本进行分词。

df['words'] = df['text'].apply(lambda x: jieba.lcut(x))

接着，我们需要加载知网情感词典，并建立一个字典，将情感词映射到其对应的情感分数。

emotion_dict = {}
with open("知网情感词典.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        word, emotion, _ = line.split()
        emotion_dict[word] = int(emotion)

最后，我们可以遍历每一条微博文本的分词结果，并计算情感分数。

df['sentiment'] = df['words'].apply(lambda x: sum(emotion_dict.get(word, 0) for word in x))

这样，我们就可以在数据帧 "df" 中看到每一条微博文本的情感分数了。