基于Stanford CoreNLP的对excel中文文本进行情感分析代码

以下是基于Stanford CoreNLP的对Excel中文文本进行情感分析的代码：

import pandas as pd
from pycorenlp import StanfordCoreNLP

# 加载Stanford CoreNLP
nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost:9000')

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

# 定义情感分析函数
def sentiment_analysis(text):
    result = nlp.annotate(text,
                          properties={
                              'annotators': 'sentiment',
                              'outputFormat': 'json',
                              'timeout': 1000,
                          })
    sentiment = result['sentences'][0]['sentiment']
    return sentiment

# 对Excel文件中的文本进行情感分析
df['sentiment'] = df['text'].apply(sentiment_analysis)

# 保存结果到新的Excel文件
df.to_excel('result.xlsx', index=False)

请注意，这个代码假设你已经安装了Stanford CoreNLP，并且它正在本地主机的9000端口上运行。此外，您需要将文件名"data.xlsx"替换为实际的Excel文件名，并将"text"列替换为包含要分析的文本的列的名称。最后，结果将保存在名为"result.xlsx"的新Excel文件中。