python对excel情感极性分析

对于Excel文件中的情感极性分析，可以使用Python中的pandas和NLTK库来实现。具体步骤如下：

1. 安装pandas和NLTK库：在命令行中输入`pip install pandas nltk`。

2. 导入所需模块：在Python中导入pandas、nltk、re、string、collections模块。

3. 准备数据：使用pandas读取Excel文件中的数据，并保存为一个DataFrame变量。

4. 数据预处理：对文本进行分词、去除停用词、去除标点符号、词干化等操作。

5. 构建情感分析模型：使用已经标注好的情感数据集训练出一个分类器模型。

6. 对文本进行情感分析：使用训练好的模型对预处理后的文本进行情感分析，输出其情感极性，并将结果保存为Excel文件。

以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import nltk
import re
import string
import collections

# 准备数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 数据预处理
# 分词
df['tokens'] = df['text'].apply(nltk.word_tokenize)
# 去除停用词
stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english')
df['tokens'] = df['tokens'].apply(lambda x: [word for word in x if word.lower() not in stopwords])
# 去除标点符号
df['tokens'] = df['tokens'].apply(lambda x: [word for word in x if word not in string.punctuation])
# 词干化
porter_stemmer = nltk.PorterStemmer()
df['tokens'] = df['tokens'].apply(lambda x: [porter_stemmer.stem(word) for word in x])

# 构建情感分析模型
positive = open('positive_words.txt', 'r').read()
negative = open('negative_words.txt', 'r').read()
positive_tokens = nltk.word_tokenize(positive)
negative_tokens = nltk.word_tokenize(negative)
all_tokens = positive_tokens + negative_tokens
all_tokens = list(set(all_tokens))
t = [({word: (word in nltk.word_tokenize(x.lower())) for word in all_tokens}, x.split('/')[-1]) for x in positive.split('\n') + negative.split('\n')]
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(t)

# 对文本进行情感分析
# 将文本转换为特征向量
df['features'] = df['tokens'].apply(lambda x: {word: (word in x) for word in all_tokens})
# 输出情感极性
df['sentiment'] = df['features'].apply(lambda x: classifier.classify(x))

# 将结果保存为Excel文件
df.to_excel('result.xlsx', index=False)

其中，data.xlsx是待分析的Excel文件，其中包含一列名为text的文本数据。positive_words.txt和negative_words.txt是已经标注好的情感数据集，可以从网上下载。在这个示例中，使用了朴素贝叶斯分类器作为情感分析模型。最终，将结果保存为一个名为result.xlsx的Excel文件。