python提取excel表里的微博用户评论的关键词，并把每个评论的提取次数和关键词保存至excel表里

可以使用Python中的pandas和jieba库来实现。具体步骤如下：

1. 使用pandas读取Excel表格，将评论内容读取出来。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('微博用户评论.xlsx')
comments = df['评论内容']

2. 使用jieba分词对评论内容进行分词，并过滤掉停用词。

import jieba
import jieba.analyse

# 加载停用词表
jieba.analyse.set_stop_words('stopwords.txt')

# 分词并过滤停用词
keywords_list = []
for comment in comments:
    keywords = jieba.analyse.extract_tags(comment, topK=10, withWeight=False, allowPOS=('n', 'v'))
    keywords = [keyword for keyword in keywords if keyword not in stopwords]
    keywords_list.append(keywords)

3. 统计每个关键词在所有评论中出现的次数，并将结果保存至字典中。

keywords_dict = {}
for keywords in keywords_list:
    for keyword in keywords:
        if keyword in keywords_dict:
            keywords_dict[keyword] += 1
        else:
            keywords_dict[keyword] = 1

4. 将统计结果写入Excel表格中。

result = pd.DataFrame({'关键词': list(keywords_dict.keys()), '出现次数': list(keywords_dict.values())})
result.to_excel('微博用户评论关键词统计.xlsx', index=False)

完整代码如下：

import pandas as pd
import jieba
import jieba.analyse

# 加载停用词表
jieba.analyse.set_stop_words('stopwords.txt')

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('微博用户评论.xlsx')
comments = df['评论内容']

# 分词并过滤停用词
keywords_list = []
for comment in comments:
    keywords = jieba.analyse.extract_tags(comment, topK=10, withWeight=False, allowPOS=('n', 'v'))
    keywords = [keyword for keyword in keywords if keyword not in stopwords]
    keywords_list.append(keywords)

# 统计每个关键词在所有评论中出现的次数
keywords_dict = {}
for keywords in keywords_list:
    for keyword in keywords:
        if keyword in keywords_dict:
            keywords_dict[keyword] += 1
        else:
            keywords_dict[keyword] = 1

# 将统计结果写入Excel表格
result = pd.DataFrame({'关键词': list(keywords_dict.keys()), '出现次数': list(keywords_dict.values())})
result.to_excel('微博用户评论关键词统计.xlsx', index=False)