请把代码写的再具体一点，根据文档内容进行KNN分类

好的，根据文档内容，我们可以假设评论数据集中有两个标签：正面和负面。我们可以先将标签分别用数字0和1表示，然后使用KNN分类器对评论进行分类。

代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('comments.csv')

# 将标签转换成数字0和1
data['label'] = data['label'].apply(lambda x: 1 if x == 'positive' else 0)

# 将评论内容转换成TF-IDF向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data['comment'])

# 用KNN分类器对评论进行分类
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X, data['label'])

# 对新数据进行分类
new_data = ['这家餐厅的菜很好吃！', '这个产品质量很差！']
new_X = vectorizer.transform(new_data)
predictions = knn.predict(new_X)

# 可视化分类结果
plt.bar(new_data, predictions)
plt.show()

在这个例子中，我们假设标签只有两种情况：positive和negative，因此我们将标签用数字0和1表示。接着，我们使用TF-IDF向量将评论内容转换成数值特征，然后用KNN分类器对评论进行分类。最后，我们用新数据测试分类器，并用可视化方式展示分类结果。