制作一个用SnownNLP对京东商品评论进行情感分析并打分的方法，结果保存在excel中

使用SnowNLP进行京东商品评论的情感分析并将其结果保存到Excel中，可以按照以下步骤进行：

1. **安装所需库**:
首先确保已经安装了`pandas`, `openpyxl`, `snownlp` 和 `jieba` 这几个Python库。如果没有，可以用pip进行安装：

   pip install pandas openpyxl snownlp jieba

2. **数据预处理**:
- 使用`jieba`进行分词，因为SnowNLP默认使用的是简体中文分词，需要导入`jieba`库。
- 对评论文本进行清洗，移除特殊字符、数字等非文字信息。

import jieba
from snownlp import SnowNLP

def preprocess(text):
    words = [word for word in jieba.lcut(text) if word.isalpha()]
    return ' '.join(words)

3. **情感分析**:
- 创建`SnowNLP`实例，并进行情感分析，SnowNLP的情感极性范围通常是-1（非常负面）到1（非常正面），中间值0表示中立。

def sentiment_analysis(review):
    s = SnowNLP(preprocess(review))
    return s.sentiments

4. **批量处理**:
- 将上述函数应用到所有京东商品评论上，将每条评论的情感得分存储在一个列表中。

reviews = ... # 从京东API获取的商品评论数据
scores = [sentiment_analysis(review) for review in reviews]

5. **保存到Excel**:
- 使用`pandas`库创建DataFrame，然后将评论和对应的情感得分添加为列，并保存到Excel文件中。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'评论': reviews, '情感得分': scores})
df.to_excel('京东评论情感分析.xlsx', index=False)