。
首先,Dataframe是一种数据结构,类似于表格,可以存储和处理大量的数据。在这个问题中,我们有一个Dataframe,每行包含一个字符串,而字符串中又包含多个句子。
Sentimentr是一个用于情感分析的R语言包,可以根据文本的情感倾向进行分类。它可以将文本分为积极、消极或中性情感。
要在每行1个字符串中包含多个句子的Dataframe上应用Sentimentr,可以按照以下步骤进行:
import pandas as pd
from sentimentr import Sentimentr
# 创建包含字符串的Dataframe
df = pd.DataFrame({'text': ['句子1。句子2。', '句子3。句子4。']})
def apply_sentimentr(text):
# 创建Sentimentr对象
sentimentr = Sentimentr()
# 将字符串拆分为句子
sentences = text.split('。')
# 对每个句子进行情感分析
sentiments = []
for sentence in sentences:
sentiment = sentimentr.get_sentiment(sentence)
sentiments.append(sentiment)
# 返回情感分析结果
return sentiments
# 在Dataframe上应用函数
df['sentiments'] = df['text'].apply(apply_sentimentr)
现在,Dataframe中的每个字符串都被拆分为句子,并且每个句子都经过了情感分析。结果存储在名为"sentiments"的新列中。
请注意,以上代码示例中的Sentimentr是一个虚构的情感分析工具,实际使用时可能需要根据具体情况选择合适的情感分析工具或库。
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