我想对一个xlsx文件中某一列文本进行文本情感极性分析筛选出其中的负向文本，该列文本中包含浮点型数据，并将分析结果输出保留到Excel文件中。调用Python如何进行？请给出完整代码

你可以使用pandas库读取xlsx文件，TextBlob库进行情感分析，然后结合openpyxl或xlsxwriter等库将结果写回到新的Excel文件。以下是一个简单的示例：

# 导入所需库
import pandas as pd
from textblob import TextBlob
from openpyxl import Workbook

# 读取xlsx文件
def read_excel(file_path):
    df = pd.read_excel(file_path)
    data_column = df['YourColumn']  # 请替换 'YourColumn' 为你需要分析的列名
    return data_column

# 文本情感分析
def sentiment_analysis(text_list):
    result = []
    for text in text_list:
        if isinstance(text, float):  # 检查是否是浮点数，如果不是，则跳过
            continue
        analysis = TextBlob(str(text))
        polarity = analysis.sentiment.polarity
        if polarity < 0:  # 如果情感极性为负
            result.append((text, "Negative"))  # 将文本和情感标签添加到结果中
        else:
            result.append((text, "Positive"))  # 此处可以改为其他判断条件，如0表示中性
    return result

# 写入Excel
def write_to_excel(result, output_file_path):
    wb = Workbook()  # 创建一个新的Excel工作簿
    ws = wb.active  # 获取活动工作表
    header = ['Text', 'Sentiment']
    ws.append(header)  # 添加表头
    for row in result:
        ws.append(row)

    wb.save(output_file_path)  # 保存到指定路径

# 使用函数
file_path = 'input.xlsx'
output_file_path = 'output.xlsx'
data_column = read_excel(file_path)
analyzed_data = sentiment_analysis(data_column)
write_to_excel(analyzed_data, output_file_path)