需要一个Python处理，对分词的Excel进行情感分析（50个词），我们提供词库。还有一个是热点趋势

对于情感分析任务，推荐使用Python中的`jieba`库进行中文分词，使用`pandas`库读取和处理Excel文件，以及使用`snownlp`或`TextBlob`库进行情感分析。下面是一个简单的示例代码：

import jieba
import pandas as pd
from snownlp import SnowNLP

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 加载词库
jieba.load_userdict('user_dict.txt')

# 分词
df['content_cut'] = df['content'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))

# 情感分析
df['sentiment'] = df['content_cut'].apply(lambda x: SnowNLP(x).sentiments)

# 输出结果
print(df)

其中，`user_dict.txt`是自定义的词库文件，需要按照一定格式添加词汇。`SnowNLP`库的`snow.sentiments`方法可以返回一个0-1之间的情感得分，越接近1表示越积极，越接近0表示越消极。

对于热点趋势分析，可以使用Python中的`wordcloud`库绘制词云图，并结合`jieba.analyse`库提取关键词。具体操作可以参考以下示例代码：

import jieba
import jieba.analyse
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文本文件
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 提取关键词
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=50)

# 生成词云图
wordcloud = WordCloud(font_path='msyh.ttf', width=800, height=600, background_color='white').generate(' '.join(keywords))

# 显示词云图
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

其中，`data.txt`是待分析的文本文件，`topK`参数可以控制提取的关键词数量。`WordCloud`库可以根据关键词生成词云图，`font_path`参数可以指定字体文件，`background_color`参数可以设置背景颜色。最后使用`matplotlib`库显示词云图。