python对excel情感极性分析

时间: 2023-07-05 14:29:05 浏览: 45
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: ```python 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。

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