首先要打开Anaconda Navigator

然后打开命令行，指定文件夹目录，如

cd demo

将要分析的excel文件信息放在demo文件夹，这个excel文件有一列存放的是评论文本(本例子中是战狼2的评论)，这列第一行命名为comments

在运行命令行中安装snownlp工具包，SnowNLP用于中文评论分析

http://s4/mw690/002Y6oBpzy7kfsU21IT93&690

运行jupyter notebook

http://s16/mw690/002Y6oBpzy7kfsW3Gvt0f&690

在jupyter notebook的浏览器页面新建一个pyth3

http://s7/mw690/002Y6oBpzy7kfsY19kO26&690

~~~~~~以上为前期准备工作，以下开始在pyth3中输入python程序~~~~~~~

引入数据框分析工具Pandas，简写成pd以方便调用。

import pandas as pd

接着，读入Excel数据文件

df = pd.read_excel("zhanlang2.xlsx")

我们看看读入内容是否完整，显示前10行

df.head()

通过循环方式进行情感分析

hangshu=len(df)

counter = 0

while counter <</span> hangshu:

text = df.comments.iloc[counter]

from snownlp import SnowNLP

s = SnowNLP(str(text))

df.sen.iloc[counter]=s.sentiments

counter += 1

其中，comments是评论列的标题

sen是原excel表中的空列（需要提前在这列上方键入sen），用来保存情感分值

http://s8/mw690/002Y6oBpzy7kft3bWir57&690

因为有些评论可能是非字符格式，需要str(text)进行转换

一定要注意缩进，python需要通过缩进来判断这个循环语句

页面上显示沙漏符号http://s12/mw690/002Y6oBpzy7kftcSRxF2b&690，则表示正在计算，请等待

经过一段时间，情感值虽然计算出来了，但其实并未保存，因此需要保存为另一个excel，如zhanlang2sen.xlsx

df.to_excel("zhanlang2.xlsx", index=False)

print(df.head(10))

column = df.ix[:, :]    

column.to_excel("zhanlang2sen.xlsx", index=False)

其中：loc——通过行标签索引行数据

iloc——通过行号索引行数据

ix——通过行标签或者行号索引行数据

而后就会生成一个具有情感值列的excel文件"zhanlang2sen.xlsx"

http://s1/mw690/002Y6oBpzy7kftfE2Sk00&690