我有一份4万余条评论的excel文件，如何使用SNOWNLP进行情感打分

使用SnowNLP进行情感打分，你需要先安装SnowNLP库，然后读取Excel文件中的评论数据，利用SnowNLP提供的方法对每条评论进行情感分析并打分。以下是大致步骤：

1. 安装SnowNLP库（如果尚未安装）：
你可以使用pip命令来安装SnowNLP库，运行命令`pip install snownlp`。

2. 读取Excel文件：
使用pandas库来读取Excel文件，你可以使用`pd.read_excel()`方法。

3. 对每条评论进行情感分析：
使用SnowNLP库中的`snownlp.SnowNLP(text)`来创建文本对象，然后使用`.sentiments`属性来获取情感打分。

下面是一个简单的代码示例：

import pandas as pd
from snownlp import SnowNLP

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('你的文件路径.xlsx')

# 创建一个空列用于存放情感分数
df['sentiment_score'] = 0

# 对每条评论进行情感打分
for index, row in df.iterrows():
    text = row['评论']
    sentiment_score = SnowNLP(text).sentiments
    df.at[index, 'sentiment_score'] = sentiment_score

# 输出情感分数
print(df[['评论', 'sentiment_score']])

# 保存修改后的数据到新的Excel文件
df.to_excel('带情感分数的文件路径.xlsx', index=False)

请确保你已经在你的开发环境中安装了SnowNLP和pandas库，并且正确设置了Excel文件的路径。