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Python基于电商平台用户对商品的评论情感分布研究分析数据分析，需要进行数据的读取和数据的整理等工作。

首先，我们需要使用Python的数据分析库，如pandas来读取数据。通过pandas中的read_csv函数，我们可以从csv文件中读取评论数据，将其转换为DataFrame格式，方便后续的分析工作。同时，还可以使用其他格式的读取函数来读取不同类型的数据文件。

接下来，对读取到的数据进行初步的预处理和清洗。这包括去除重复数据、删除缺失值以及对文本进行分词和去除停用词等操作。这一步的目的是为了减少数据噪音，提高后续情感分析的准确性。

然后，我们可以利用Python中的文本分析工具进行情感分析。情感分析是一种自然语言处理的技术，旨在识别和提取文本中的情感倾向，如积极、消极或中性。常用的情感分析工具有NLTK、TextBlob和VADER等。这些工具可以根据特定的算法或模型，为每条评论赋予一个情感得分或情感标签。

最后，对分析得到的情感分布数据进行可视化。利用Python的数据可视化库，如matplotlib和seaborn，我们可以绘制折线图、柱状图或热力图等图表，展示不同情感倾向在评论中的分布情况。这些可视化工具可以帮助我们更直观地理解用户对商品的评论情感。

综上所述，通过使用Python进行电商平台用户对商品的评论情感分布研究分析数据分析，我们可以从评论数据中提取情感倾向信息，并使用数据可视化的方式展示这些信息，帮助电商平台了解用户对商品的评价情感。