数据框情感分析

Question

我有一个数据框“ df”，其数据如下：

        State                                               Text
0  California  This is a beutiful day# It's too hard I am get...
1     Florida    Can somebody please help me; I am new to python
2    New York  But I am stuck with code How should I solve th...

该数据帧是使用以下代码从csv文件创建的：

delimiter = ' '
df =  df2.groupby('State')['Text'].apply(lambda x: "%s" % delimiter.join(x)).reset_index()

我需要对此数据框“ df”状态进行情感分析（使用TextBlob）。 任何人都可以帮助我明智地进行情绪分析。 我试图这样做：

for row in df.itertuples():
    text = df.iloc[:, 1].tolist()
    tweets = " ".join(str(x) for x in text)
    text = TextBlob(tweets)
    score = text.sentiment

但是它给了我总数据帧的情感得分，而不是每个州的情感得分

我的代码给出的输出为：

Sentiment(polarity=-0.07765151515151517, subjectivity=0.49810606060606055)

但是我想分别为每一行输出情感（即针对每个状态）。

Answer 1

您可以将apply()与lambda函数结合使用。 这是比循环更有效的方法。

df[['polarity', 'subjectivity']] = df['Text'].apply(lambda Text: pd.Series(TextBlob(Text).sentiment))

返回：

    State   Text    polarity    subjectivity
0   California  This is a beutiful day# It's too hard I am get  -0.291667   0.541667
1   Florida Can somebody please help me; I am new to python 0.136364    0.454545
2   New York    But I am stuck with code How should I solve th  0.000000    0.000000