要遍历数据框并对每个文本进行CoreNLP情感分析,可以使用Python的pandas库和StanfordCoreNLP库。以下是一个示例代码:
import pandas as pd
from pycorenlp import StanfordCoreNLP
# 创建StanfordCoreNLP对象
nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost:9000')
# 读取数据框
df = pd.read_csv('data.csv')
# 定义函数进行情感分析
def sentiment_analysis(text):
# 使用StanfordCoreNLP进行情感分析
result = nlp.annotate(text,
properties={
'annotators': 'sentiment',
'outputFormat': 'json',
'timeout': 10000,
})
# 提取情感分析结果
sentiment = result["sentences"][0]["sentiment"]
return sentiment
# 遍历数据框并进行情感分析
df['sentiment'] = df['text'].apply(sentiment_analysis)
# 打印结果
print(df)
在这个示例中,假设数据框的文件名为"data.csv",其中包含一个名为"text"的列,该列包含要进行情感分析的文本。代码首先创建了一个StanfordCoreNLP对象,并使用pandas库将数据框读入内存。然后定义了一个函数"sentiment_analysis",它使用StanfordCoreNLP进行情感分析并返回情感结果。最后,通过将"sentiment_analysis"函数应用于数据框的"text"列,将情感结果保存到新的"sentiment"列中。最后,打印整个数据框以查看结果。
请注意,代码中使用的StanfordCoreNLP对象是基于HTTP的接口,需要在本地运行StanfordCoreNLP服务器。可以从StanfordNLP官方网站下载并启动StanfordCoreNLP服务器。