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如何将vader sentiment脚本的输出转换为csv的数据帧

将vader sentiment脚本的输出转换为CSV数据框的步骤如下：

导入必要的Python库：

import pandas as pd
from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer

创建一个Vader情感分析器实例：

analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()

准备要分析的文本数据：

texts = ["I love this product!", "This movie is terrible.", "The weather is beautiful today."]

创建一个空的数据框来存储情感分析结果：

df = pd.DataFrame(columns=['Text', 'Positive', 'Neutral', 'Negative', 'Compound'])

遍历文本列表，进行情感分析并将结果添加到数据框中：

for text in texts:
    sentiment = analyzer.polarity_scores(text)
    df = df.append({'Text': text,
                    'Positive': sentiment['pos'],
                    'Neutral': sentiment['neu'],
                    'Negative': sentiment['neg'],
                    'Compound': sentiment['compound']}, ignore_index=True)

将数据框保存为CSV文件：

df.to_csv('sentiment_analysis.csv', index=False)

完整的代码如下：

import pandas as pd
from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer

analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()

texts = ["I love this product!", "This movie is terrible.", "The weather is beautiful today."]

df = pd.DataFrame(columns=['Text', 'Positive', 'Neutral', 'Negative', 'Compound'])

for text in texts:
    sentiment = analyzer.polarity_scores(text)
    df = df.append({'Text': text,
                    'Positive': sentiment['pos'],
                    'Neutral': sentiment['neu'],
                    'Negative': sentiment['neg'],
                    'Compound': sentiment['compound']}, ignore_index=True)

df.to_csv('sentiment_analysis.csv', index=False)

这段代码使用了Vader情感分析库，将给定的文本列表进行情感分析，并将结果存储在一个具有文本、积极、中立、消极和综合情感得分的数据框中。最后，将数据框保存为名为"sentiment_analysis.csv"的CSV文件。

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