#加载情感分析模块 from snownlp import SnowNLP #from snownlp import sentiment import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #读取文本数据 df=pd.read_excel('京东华为评论.xlsx') #提取所有数据 df1=df.iloc[:,0] print('将提取的数据打印出来:\n',df1) # 遍历每条评论进行预测 values=[SnowNLP(i).sentiments for i in df1] #输出积极的概率,大于0.5积极的,小于0.5消极的 #myval保存预测值 myval=[] good=0 bad=0 for i in values: if (i>=0.5): myval.append("正面") good=good+1 else: myval.append("负面") bad=bad+1 df['预测值']=values df['评价类别']=myval #将结果输出到Excel df.to_excel('京东华为评论.xlsx') rate=good/(good+bad) print('好评率','%.f%%' % (rate * 100)) #格式化为百分比 #作图 y=values plt.rc('font', family='SimHei', size=10) plt.plot(y, marker='o', mec='r', mfc='w',label=u'评价分值') plt.xlabel('用户') plt.ylabel('评价分值') # 让图例生效 plt.legend() #添加标题 plt.title('评论情感分析',family='SimHei',size=14,color='blue') plt.show()

时间: 2024-01-01 07:04:07 浏览: 147
这段代码是使用 SnowNLP 库进行情感分析,读取了一个 Excel 文件中的评论数据,然后遍历每条评论进行情感分析得到积极的概率,将预测结果保存到 Excel 文件中,并计算出好评率。最后使用 matplotlib 库作图,展示评价分值的分布情况。 具体步骤如下: 1. 导入所需的库,包括 SnowNLP、pandas 和 matplotlib。 2. 使用 pandas 库读取 Excel 文件中的评论数据。 3. 提取评论数据中的文本内容,遍历每条评论进行情感分析,得到积极的概率。 4. 根据预测结果,将评论分为正面和负面两类,并将预测结果和评论类型保存到 Excel 文件中。 5. 计算好评率。 6. 使用 matplotlib 库作图,展示评价分值的分布情况。 注意事项: 1. 代码中使用了中文字符,需要注意编码格式是否正确。 2. 代码中使用了 SnowNLP 库进行情感分析,需要先安装该库,可以使用 pip install snownlp 命令进行安装。 3. 代码中读取 Excel 文件的路径需要根据实际情况进行修改。 4. 代码中作图时使用了中文字符,需要使用支持中文的字体。
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解释代码:#加载情感分析模块 from snownlp import SnowNLP #from snownlp import sentiment import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #导入样例数据 aa ='comments.xlsx' #读取文本数据 df=pd.read_excel(aa) #提取所有数据 df1=df.iloc[:,1] print('将提取的数据打印出来:\n',df1) #遍历每条评论进行预测 values=[SnowNLP(i).sentiments for i in df1] #输出积极的概率,大于0.5积极的,小于0.5消极的 #myval保存预测值 myval=[] good=0 bad=0 for i in values: if (i>=0.5): myval.append("正面") good=good+1 else: myval.append("负面") bad=bad+1 df['预测值']=values df['评价类别']=myval #将结果输出到Excel df.to_excel('comments_qinggan.xlsx') rate=good/(good+bad) print('好评率','%.f%%' % (rate * 100)) #格式化为百分比 #作图 y=values plt.rc('font', family='SimHei', size=10) plt.plot(y, marker='o', mec='r', mfc='w',label=u'评价分值') plt.xlabel('用户') plt.ylabel('评价分值') # 让图例生效 plt.legend() #添加标题 plt.title('IQOO5 评论情感分析',family='SimHei',size=14,color='blue') plt.show()

这段代码是一个情感分析的示例,使用了SnowNLP库。以下是代码的解释: 1. 导入所需的库: - `from snownlp import SnowNLP`: 导入SnowNLP库,用于情感分析。 - `import pandas as pd`: 导入pandas库,用于数据处理。 - `import matplotlib.pyplot as plt`: 导入matplotlib库,用于数据可视化。 2. 定义文件名和路径: - `aa ='comments.xlsx'`: 指定评论数据文件的路径和名称。 3. 读取文本数据: - `df=pd.read_excel(aa)`: 使用pandas的`read_excel`函数读取Excel文件中的数据,并将其存储在名为`df`的数据框中。 4. 提取所有数据: - `df1=df.iloc[:,1]`: 提取数据框中的所有行和第2列的数据,并将其存储在名为`df1`的变量中。 5. 进行情感分析预测: - `values=[SnowNLP(i).sentiments for i in df1]`: 遍历每条评论,使用SnowNLP对其进行情感分析预测,并将预测结果存储在名为`values`的列表中。 6. 添加预测值和评价类别到数据框: - `myval=[]`: 创建一个空列表`myval`,用于存储预测结果。 - `good=0` 和 `bad=0`: 创建两个变量用于计算积极和消极评价的数量。 - 使用循环遍历`values`列表中的每个预测值,并根据预测结果将相应的评价类别("正面"或"负面")添加到`myval`列表中。 - 同时,根据预测值的大小,将`good`和`bad`变量进行更新。 - 将预测值和评价类别添加为新的列到数据框`df`中。 7. 将结果输出到Excel文件: - `df.to_excel('comments_qinggan.xlsx')`: 将带有预测值和评价类别的数据框保存为新的Excel文件。 8. 计算好评率: - `rate=good/(good+bad)`: 计算好评率,即积极评价数量除以总评论数量。 9. 数据可视化: - `plt.plot(y, marker='o', mec='r', mfc='w',label=u'评价分值')`: 绘制评论情感分值的折线图。 - `plt.xlabel('用户')` 和 `plt.ylabel('评价分值')`: 设置坐标轴的标签。 - `plt.legend()`: 添加图例。 - `plt.title('IQOO5 评论情感分析',family='SimHei',size=14,color='blue')`: 添加标题。 - `plt.show()`: 显示绘制好的图形。 请注意,此代码假设输入的Excel文件中的评论数据位于第2列。如果数据文件的结构与此不同,代码需要进行相应的调整。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_csv('merged_sentiment_idx.csv', parse_dates=['created_time']) df.set_index(df.created_time, inplace=True) df = df.loc['2017-4-15':'2018-4-15'] fig, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx() ax1.plot(df.index, df['BI_MA'], color='#1F77B4', linestyle=':') ax2.plot(df.index, df['close'], color='#4B73B1') ax1.set_xlabel('日期') ax1.set_ylabel('BI指标') ax2.set_ylabel('上证指数') plt.show()

这是一个使用Pandas、Numpy、Matplotlib库进行数据分析和可视化的Python代码。首先,从'merged_sentiment_idx.csv'文件中读取数据并设置时间戳为索引,然后选择了2017年4月15日至2018年4月15日的数据。接着,使用Matplotlib库绘制了双y轴图,左侧y轴对应BI指标,右侧y轴对应上证指数。其中,BI指标数据用蓝色虚线表示,上证指数用蓝色实线表示。最后,使用plt.show()函数展示了图形。
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import nltk.corpus import pandas as pd import re import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP # 导入数据 df = pd.read_csv('D:/file document/desktop/语料库大作业/Tweets.csv', usecols=['airline_sentiment', 'text']) def sentiment(x): if x == 'positive': return 1 elif x == 'negative': return -1 else: return 0 from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import SnowballStemmer from nltk.tokenize import RegexpTokenizer # 去除停用词 stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english') # 词还原 stemmer = SnowballStemmer('english') # 分词 tokenizer = RegexpTokenizer(r'\w+') # As this dataset is fetched from twitter so it has lots of people tag in tweets # we will remove them tags = r"@\w*" def preprocess_text(sentence, stem=False): # 去除text中一些影响文本分析的标签 sentence = [re.sub(tags, "", sentence)] text = [] for word in sentence: if word not in stopwords: if stem: text.append(stemmer.stem(word).lower()) else: text.append(word.lower()) return tokenizer.tokenize(" ".join(text)) # 将用preprocess_text() 函数处理后的text列保存回原始 DataFrame 的 text 列中 df['text'] = df['text'].map(preprocess_text) output_file = 'D:/file document/desktop/语料库大作业/output2.csv' # 输出文件路径 nlp = StanfordCoreNLP(r"D:/AppData/stanfordnlp", lang="en") # 定义函数,用于对指定文本进行依存句法分析 def dependency_parse(sentence): result = nlp.dependency_parse(sentence) return result # 对某一列进行依存句法分析,并将结果保存到新的一列中 df['dependency_parse'] = df['text'].apply(lambda x: dependency_parse(" ".join(x))) # 将结果保存到输出文件中 df.to_csv(output_file, index=False) nlp.close()优化这段代码

import pandas as pd import jieba from snownlp import SnowNLP from text2vec import load_stopwords import matplotlib.pyplot as plt from collections import Counter import io import sys import re # 设置 Matplotlib 中文字体 plt.rcParams["font.family"] = "SimHei" plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 1. 读取 CSV 文件 csv_file = r"D:\3.6-python-关键词下微博正文爬取\weibo-search-master1\结果文件\人工智能抢得走咱的饭碗吗\人工智能抢得走咱的饭碗吗.csv" df = pd.read_csv(csv_file) # 2. 提取文本数据 text_column = "微博正文" df = df.dropna(subset=[text_column]) df[text_column] = df[text_column].astype(str) # ----------------------- 数据清洗 ----------------------- # 压缩重复词汇函数 def compress_repeated_words(text): return re.sub(r'(.)\1+', r'\1', text) # 清洗无效评论函数 def is_valid_text(text): cleaned_text = re.sub(r'[^\w\s\u4e00-\u9fa5]', '', text) cleaned_text = cleaned_text.strip() return len(cleaned_text) > 2 # 应用数据清洗函数 df[text_column] = df[text_column].apply(compress_repeated_words) df = df[df[text_column].apply(is_valid_text)] # ----------------------- 相似度去重 ----------------------- def jaccard_similarity(text1, text2): """计算 Jaccard 相似度""" words1 = set(jieba.lcut(text1)) words2 = set(jieba.lcut(text2)) intersection = len(words1.intersection(words2)) union = len(words1.union(words2)) return float(intersection) / union if union > 0 else 0 def remove_similar_texts(df, text_column, similarity_threshold=0.9): """根据相似度去除重复文本,保留第一个出现的文本""" texts = df[text_column].tolist() to_remove = [] for i in range(len(texts)): if i in to_remove: continue for j in range(i + 1, len(texts)): if j in to_remove: continue similarity = jaccard_similarity(texts[i], texts[j]) if similarity > similarity_threshold: to_remove.append(j) # 删除重复的行,倒序删除避免索引问题 to_remove = sorted(list(set(to_remove)), reverse=True) for index in to_remove: df.drop(df.index[index], inplace=True) df.reset_index(dro

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