我手上有一个两千多条数据的xlsx文件，内容风格为中文社交媒体语言。我想要自己创建一个语料库词典找到其中愤怒类情感所包含的所有条数据。调用Python如何实现？

要使用Python来处理这个任务，你可以采用以下几个步骤：

1. **安装所需库**：首先需要安装pandas库用于读取Excel文件，nltk或者jieba库用于中文文本处理，以及如sklearn或textblob等用于情感分析。

pip install pandas numpy jieba sklearn

2. **导入并加载数据**：
使用pandas的`read_excel`函数读取文件。

import pandas as pd

data = pd.read_excel('your_file.xlsx')

3. **预处理数据**：
- 将文本数据从excel转换成字符串列表。
- 清理文本，去除无关字符、标点符号，并将文本转换为小写。

import re

def clean_text(text):
    text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z\s]', '', text)  # 去除非汉字、英文和数字字符
    text = text.lower()  # 转换为小写
    return text

cleaned_data = data['你的列名'].apply(clean_text).tolist()

4. **情感分析**：
使用jieba分词库进行中文切分，然后使用textblob或其他适合的中文情感分析工具，比如SnowNLP或THULAC，对每个句子进行情感判断。

from textblob import TextBlob
# 或者
from snownlp import SnowNLP

sentiments = []
for sentence in cleaned_data:
    blob = TextBlob(sentence)
    # 或者 SnowNLP
    s = SnowNLP(sentence)
    if s.sentiments['anger'] > some_threshold:  # 设置一个阈值判断是否愤怒
        sentiments.append(sentence)

5. **保存结果**：
最后，可以将筛选出的愤怒情绪的数据保存到一个新的CSV或txt文件中。

result_df = pd.DataFrame(sentiments, columns=['愤怒情绪句'])
result_df.to_csv('angry_sentences.csv', index=False)