用python编写一个TF-IDF算法的完整代码，该代码用于计算评论信息。 要求：输入输出标注清楚；输入为已分词后的txt文档，输出结果为排序后的词语及TF-IDF值，输出形式为xlsx文档；标注详细清晰；以注释形式描述所使用的公式。

好的，以下是Python编写的评论TF-IDF算法的完整代码：

import math
import pandas as pd
from collections import Counter


# 计算TF值
def calc_tf(word_list):
    word_count = Counter(word_list)
    word_num = len(word_list)
    tf_dict = {}
    for word, count in word_count.items():
        tf_dict[word] = count / word_num
    return tf_dict


# 计算IDF值
def calc_idf(word_lists):
    idf_dict = {}
    doc_num = len(word_lists)
    word_sets = set(word for word_list in word_lists for word in word_list)
    for word in word_sets:
        count = sum(1 for word_list in word_lists if word in word_list)
        idf_dict[word] = math.log(doc_num / count)
    return idf_dict


# 计算TF-IDF值
def calc_tfidf(tf_dict, idf_dict):
    tfidf_dict = {}
    for word, tf in tf_dict.items():
        idf = idf_dict[word]
        tfidf_dict[word] = tf * idf
    return tfidf_dict


# 读取评论文本文件并分词
def read_file(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        lines = f.readlines()
    word_lists = []
    for line in lines:
        word_list = line.strip().split()
        word_lists.append(word_list)
    return word_lists


# 将TF-IDF结果保存为Excel文件
def save_to_excel(tfidf_dict, file_path):
    sorted_tfidf = sorted(tfidf_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    data = {'word': [], 'tf-idf': []}
    for word, tfidf in sorted_tfidf:
        data['word'].append(word)
        data['tf-idf'].append(tfidf)
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_excel(file_path, index=None)


if __name__ == '__main__':
    # 读取评论文本文件并分词
    word_lists = read_file('comments.txt')

    # 计算TF值
    tf_dicts = []
    for word_list in word_lists:
        tf_dict = calc_tf(word_list)
        tf_dicts.append(tf_dict)

    # 计算IDF值
    idf_dict = calc_idf(word_lists)

    # 计算TF-IDF值
    tfidf_dicts = []
    for tf_dict in tf_dicts:
        tfidf_dict = calc_tfidf(tf_dict, idf_dict)
        tfidf_dicts.append(tfidf_dict)

    # 将TF-IDF结果保存为Excel文件
    save_to_excel(tfidf_dicts[0], 'comments_tfidf.xlsx')

以上是完整的评论TF-IDF算法代码，下面是对代码中的各个函数和变量进行详细说明：

- `calc_tf(word_list)`：计算一条评论的TF值，其中`word_list`为已分词的单词列表。
- `calc_idf(word_lists)`：计算多条评论的IDF值，其中`word_lists`为已分词的单词列表的列表。
- `calc_tfidf(tf_dict, idf_dict)`：根据给定的TF值和IDF值计算TF-IDF值，其中`tf_dict`为一条评论的TF值，`idf_dict`为多条评论的IDF值。
- `read_file(file_path)`：读取指定路径下的评论文本文件，并分词得到单词列表的列表。
- `save_to_excel(tfidf_dict, file_path)`：将TF-IDF值结果保存为Excel文件，其中`tfidf_dict`为计算得到的TF-IDF值字典，`file_path`为保存的文件路径。

在主函数中，我们首先读取评论文本文件并计算它们的TF-IDF值，然后将结果保存为Excel文件。需要注意的是，这里我们假设每条评论为一行，因此需要使用`readlines()`读取每一行评论。另外，需要使用`strip()`去除每行评论末尾的空白符，以免影响分词结果。