Python微博评论情感分析数据预处理代码

以下是Python微博评论情感分析数据预处理的代码示例：

import pandas as pd
import jieba
import re

# 读取数据
df = pd.read_csv('weibo_comments.csv', encoding='utf-8')

# 去除空值和重复值
df.dropna(inplace=True)
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 清洗数据
def clean_text(text):
    # 去除网址
    text = re.sub(r'http\S+', '', text)
    # 去除@用户
    text = re.sub(r'@[\w]+', '', text)
    # 去除#话题#
    text = re.sub(r'#.*?#', '', text)
    # 去除空格和换行符
    text = re.sub(r'\s+', '', text)
    # 分词
    words = jieba.lcut(text)
    # 去除停用词
    stopwords = ['的', '了', '是', '我', '你', '他']
    words = [word for word in words if word not in stopwords]
    # 合并词语
    text = ''.join(words)
    return text

df['clean_text'] = df['comment'].apply(clean_text)

# 保存处理后的数据
df.to_csv('weibo_comments_clean.csv', index=False)

解释一下代码：

1. 首先使用 pandas 库读取微博评论的 csv 文件，编码方式为 utf-8。
2. 对数据进行清洗，去除空值和重复值。
3. 编写 clean_text() 函数，用于清洗每条评论的文本内容。该函数通过正则表达式去除网址、@用户和#话题#，然后使用 jieba 库进行中文分词，并去除停用词，最后将分词结果合并成一个字符串。
4. 对每条评论的文本内容应用 clean_text() 函数，得到清洗后的文本。
5. 将处理后的数据保存为 csv 文件。