if len(sentiment_score) != 0: #算情感得分的每日均分 score_avg = sum(sentiment_score)/ len(sentiment_score) #将均分写到表中去 data_stock.loc[data_stock.loc[:, 'timestamp'] == date, 'sentiment_score_avg'] = score_avg # 关闭链接 cursor.close() conn.close() # 写入csv文件 data_stock.to_csv('primary_data.csv')
时间: 2024-03-07 17:51:12 浏览: 31
这段代码是在上一段代码的基础上,计算每个日期的情感得分并将其写入数据表中。首先,它使用了一个名为sentiment_score的变量来存储从数据库中获取的情感得分。然后,如果sentiment_score列表的长度不为0,那么它计算出每日均分,并将该均分写入到数据表中的sentiment_score_avg列中。最后,它关闭了游标和连接对象,并将数据表以CSV格式写入到文件primary_data.csv中。
相关问题
def sentiment_score(text): s = SnowNLP(text) return s.sentiments df1['score'] = df1['content'].apply(sentiment_score)
这段代码使用了SnowNLP库来计算文本情感得分,并将得分存储在DataFrame的'score'列中。具体来说,先定义了一个名为sentiment_score的函数,它使用SnowNLP的sentiments方法计算输入文本的情感得分,并返回该得分。然后,使用DataFrame的apply方法将sentiment_score函数应用于'df1' DataFrame的'content'列中的每个文本,从而计算每个文本的情感得分,并将其存储在新的'score'列中。
bosonnlp_sentiment_score情感词典介绍
BosonNLP Sentiment Score情感词典是一个基于机器学习和自然语言处理技术构建的中文情感分析工具。该词典包含了情感词汇、情感词性、情感强度等信息,可以帮助用户快速准确地识别文本中的情感色彩,并进行情感分析。
BosonNLP Sentiment Score情感词典基于大规模中文文本语料库进行训练,具有较高的准确性和鲁棒性。该词典支持对文本中的正面情感、负面情感和中性情感进行识别和分析,并可以输出情感得分、情感标签等信息,方便用户进行深入的情感分析和挖掘。
BosonNLP Sentiment Score情感词典适用于各种文本分析场景,如社交媒体分析、舆情监测、品牌声誉管理、客户服务等领域,可以帮助用户更好地了解用户需求、情感倾向和态度,为企业决策提供有价值的参考。
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