python数据分析针对“谣言敏感用户发布的微博文本数据集.csv”中的“用户id”，构建用户画像，标签体系见表2-2，获取字段内容见该表，将获取的数据保存为“谣言敏感用户数据集.csv”。用户画像由用户互动特征、用户基本信息、用户情感特征、用户兴趣特征以及用户情境特征组成。

为了构建用户画像，你需要使用 Python 读取 "谣言敏感用户发布的微博文本数据集.csv" 文件中的 "用户id" 字段，并根据表 2-2 中的标签体系获取其他字段的内容。接下来，你可以使用 Python 的 csv 模块将获取的数据保存到 "谣言敏感用户数据集.csv" 文件中。

首先，使用 Python 的 csv 模块读取 "谣言敏感用户发布的微博文本数据集.csv" 文件中的数据：

import csv

# 读取数据
with open('谣言敏感用户发布的微博文本数据集.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    rows = [row for row in reader]

# 获取字段名称
fields = rows[0]

# 获取字段内容
data = rows[1:]

然后，根据表 2-2 中的标签体系获取每个用户的用户画像数据。你可以使用 Python 的字典类型来存储每个用户的用户画像数据，并使用用户 id 作为字典的键，便于查找。

# 创建用户画像字典
user_profiles = {}

# 遍历每个用户的字段内容
for user_fields in data:
    # 获取用户 id
    user_id = user_fields[0]
    # 获取用户互动特征
    user_interaction_feature = user_fields[1]
    # 获取用户基本信息
    user_basic_info = user