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使用函数将vaderSentiment结果转换为数据帧

的步骤如下:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
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import pandas as pd
from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer
  1. 创建一个函数,将vaderSentiment结果转换为数据帧:
代码语言:txt
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def sentiment_to_dataframe(text_list):
    # 创建一个空的数据帧
    df = pd.DataFrame(columns=['Text', 'Compound', 'Positive', 'Negative', 'Neutral'])
    
    # 初始化情感分析器
    analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
    
    # 对每个文本进行情感分析并将结果添加到数据帧中
    for text in text_list:
        sentiment = analyzer.polarity_scores(text)
        df = df.append({'Text': text, 'Compound': sentiment['compound'], 
                        'Positive': sentiment['pos'], 'Negative': sentiment['neg'], 
                        'Neutral': sentiment['neu']}, ignore_index=True)
    
    return df
  1. 调用函数并传入文本列表,将vaderSentiment结果转换为数据帧:
代码语言:txt
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text_list = ['I love this product!', 'This movie is terrible.', 'The weather is nice today.']
result_df = sentiment_to_dataframe(text_list)
  1. 打印结果数据帧:
代码语言:txt
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print(result_df)

这个函数将接受一个文本列表作为输入,使用vaderSentiment库对每个文本进行情感分析,并将结果转换为一个包含文本、综合情感得分、积极情感得分、消极情感得分和中性情感得分的数据帧。你可以将你想要进行情感分析的文本列表传递给这个函数,并获得一个包含情感分析结果的数据帧。

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