Excel中某一列的每一个单元格均为长文本，有一列为公司代码，有一列为年份。我要利用Python来将Excel中该列的文本中包含一些特定关键字的句子全部提取出来，并与原来表格的公司代码及年份一一对应起来，然后分析每一个单元格中长文本的语调积极程度，代码怎么写

你好！感谢你的问题。根据你的描述，我可以提供以下的Python代码：

首先，我们需要安装所需模块：pandas、openpyxl、jieba和paddlepaddle。在终端中输入以下指令：

pip install pandas openpyxl jieba paddlepaddle

然后，我们可以编写代码：

import pandas as pd
import jieba.posseg as pseg
import paddlehub as hub

# 加载情感分析模型
senta = hub.Module(name="senta_bilstm")

# 加载Excel文件
df = pd.read_excel("file.xlsx")

# 定义关键字列表
keywords = ["关键字1", "关键字2", "关键字3"]

# 定义函数来提取句子并进行情感分析
def extract_and_analyze(text):
    sentences = [s.strip() for s in text.split("。")]
    results = []
    for s in sentences:
        for kw in keywords:
            if kw in s:
                results.append({
                    "sentence": s,
                    "sentiment": senta.sentiment_class(s)["positive_probs"]
                })
    return results

# 新建一个DataFrame来存储结果
new_df = pd.DataFrame(columns=["公司代码", "年份", "句子", "情感分值"])

# 遍历Excel文件中每一行数据
for index, row in df.iterrows():
    text = row["长文本"]
    results = extract_and_analyze(text)
    for r in results:
        new_row = {
            "公司代码": row["公司代码"],
            "年份": row["年份"],
            "句子": r["sentence"],
            "情感分值": r["sentiment"]
        }
        new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=True)

# 将结果保存到Excel文件中
new_df.to_excel("result.xlsx")

这段代码做了以下的任务：

1. 加载情感分析模型。
2. 加载Excel文件。
3. 定义关键字列表。
4. 定义函数来提取句子并进行情感分析。
5. 新建一个DataFrame来存储结果。
6. 遍历Excel文件中每一行数据，并提取包含关键字的句子。
7. 将结果保存到Excel文件中。

需要注意的是，这段代码中的情感分析模型使用了PaddleHub中的senta_bilstm模型，需要通过pip install paddlepaddle来安装。如果你需要使用其他的模型来进行情感分析，可以参考PaddleHub的文档进行选择和使用。

此外，代码中的关键字列表和Excel文件路径需要根据实际情况进行修改。希望这段代码能够帮到你，如果有其他问题欢迎随时提出。