太棒啦！我们接着开始下一项工作吧！我想在 分分钟情感词频统计.xlsx 文件中第四列插入一列数据命名为“情感分类”，从 弹幕情感词统计.xlsx 文件中来检测对应的情感分类（文件第一列为情感词，第二列为词语对应的情感分类），帮我整理出来代码

<think>我们将修改代码，在结果DataFrame中增加一列“情感分类”。这需要从“弹幕情感词统计.xlsx”文件中读取情感词及其对应的情感分类（假设第一列是情感词，第二列是情感分类）。 步骤： 1. 读取“弹幕情感词统计.xlsx”文件，创建一个字典，键为情感词，值为情感分类。 2. 在生成结果列表时，对于每个情感词，从字典中获取其情感分类。如果字典中没有，则标记为未知（例如'未知'）。 注意：由于一个情感词可能只出现一次，但我们在结果中会多次出现（不同分钟），所以建立映射字典是高效的。 修改点： - 在读取情感词列表时，同时读取情感分类列，构建映射字典。 - 在生成结果的循环中，对于每个情感词，从映射字典中获取情感分类。 代码调整如下：</think>下面我将修改代码，为结果文件添加"情感分类"列。这需要从"弹幕情感词统计.xlsx"文件中读取情感词对应的情感分类信息： ```python import pandas as pd import numpy as np from collections import defaultdict import re import datetime def parse_timestamp(ts_str): """自动解析三种时间格式并转换为总秒数（浮点数）""" ts_str = str(ts_str).strip() # 格式1: "分:秒.毫秒" (如 "01:57.6") if re.match(r'^\d{1,2}:\d{1,2}\.\d+$', ts_str): parts = ts_str.split(':') minutes = int(parts[0]) seconds = float(parts[1]) return minutes * 60 + seconds # 格式2: "时:分:秒.毫秒" (如 "00:02:01.200000") elif re.match(r'^\d{1,2}:\d{1,2}:\d{1,2}\.\d+$', ts_str): parts = ts_str.split(':') hours = int(parts[0]) minutes = int(parts[1]) seconds = float(parts[2]) return hours * 3600 + minutes * 60 + seconds # 格式3: "时:分:秒" (如 "00:02:08") elif re.match(r'^\d{1,2}:\d{1,2}:\d{1,2}$', ts_str): parts = ts_str.split(':') hours = int(parts[0]) minutes = int(parts[1]) seconds = int(parts[2]) return hours * 3600 + minutes * 60 + seconds # 无法识别的格式 return None # 1. 读取情感词列表及情感分类 emotion_df = pd.read_excel('弹幕情感词统计.xlsx') # 创建情感词到情感分类的映射字典 emotion_mapping = {} for _, row in emotion_df.iterrows(): word = str(row.iloc[0]).strip() if len(row) >= 2: # 确保有第二列 category = str(row.iloc[1]).strip() else: category = "未知" emotion_mapping[word] = category # 获取情感词集合 emotion_words = set(emotion_mapping.keys()) # 2. 读取弹幕数据并处理 danmaku_df = pd.read_excel('热力图实验.xlsx') timestamps = danmaku_df.iloc[:, 0].tolist() # 第一列：时间戳 danmaku_list = danmaku_df.iloc[:, 1].tolist() # 第二列：弹幕文本 # 3. 解析时间戳并转换为分钟索引 minute_indices = [] for ts in timestamps: total_seconds = parse_timestamp(ts) if total_seconds is not None: # 计算分钟索引（向下取整） minute_index = int(total_seconds // 60) minute_indices.append(minute_index) else: minute_indices.append(None) # 4. 按分钟分组统计 minute_word_counts = defaultdict(lambda: defaultdict(int)) minute_danmaku_counts = defaultdict(int) # 用于统计含情感词的弹幕数 # 遍历每条弹幕 for i, (minute_idx, danmaku) in enumerate(zip(minute_indices, danmaku_list)): if minute_idx is None: continue # 跳过无效时间戳 # 清洗并分割词语 words = re.split(r'\s+', str(danmaku).strip()) words = [word.strip() for word in words if word.strip()] # 检查该弹幕是否包含情感词 has_emotion = False # 统计出现在情感词列表中的词语 for word in words: if word in emotion_words: minute_word_counts[minute_idx][word] += 1 has_emotion = True # 如果弹幕包含至少一个情感词，计数加1 if has_emotion: minute_danmaku_counts[minute_idx] += 1 # 5. 转换为DataFrame并整理结果（添加情感分类） results = [] for minute_idx, word_count in minute_word_counts.items(): # 计算该分钟的总弹幕数 total_danmaku = sum(1 for idx in minute_indices if idx == minute_idx) # 获取该分钟含情感词的弹幕数 emotion_danmaku_count = minute_danmaku_counts.get(minute_idx, 0) # 添加该分钟的所有情感词统计 for word, count in word_count.items(): # 获取情感词对应的情感分类 emotion_category = emotion_mapping.get(word, "未知") results.append({ '分钟索引': minute_idx, '分钟区间': f"{minute_idx//60:02d}:{minute_idx%60:02d}-{(minute_idx+1)//60:02d}:{(minute_idx+1)%60:02d}", '情感词': word, '情感分类': emotion_category, # 新增的情感分类列 '出现次数': count, '该分钟总弹幕数': total_danmaku, '该分钟含情感词的弹幕数': emotion_danmaku_count, '该分钟情感词总数': sum(word_count.values()) }) # 创建结果DataFrame result_df = pd.DataFrame(results) # 6. 保存结果到Excel result_df.to_excel('分分钟情感词频统计.xlsx', index=False) print(f"共统计到 {len(result_df)} 条分分钟情感词记录") print(f"新增列：'情感分类' - 从情感词映射文件中获取") print("统计结果已保存到 '分分钟情感词频统计.xlsx'") ``` ### 主要修改点： 1. **情感分类映射字典 `emotion_mapping`**: ```python # 创建情感词到情感分类的映射字典 emotion_mapping = {} for _, row in emotion_df.iterrows(): word = str(row.iloc[0]).strip() if len(row) >= 2: # 确保有第二列 category = str(row.iloc[1]).strip() else: category = "未知" emotion_mapping[word] = category ``` - 从"弹幕情感词统计.xlsx"读取情感词及其分类 - 创建字典：`{情感词: 情感分类}` - 处理缺失分类的情况，默认为"未知" 2. **结果添加情感分类列**: ```python for word, count in word_count.items(): # 获取情感词对应的情感分类 emotion_category = emotion_mapping.get(word, "未知") results.append({ ... '情感分类': emotion_category, # 新增的情感分类列 ... }) ``` - 在生成每条记录时，从映射字典获取情感分类 - 如果字典中没有对应词，使用"未知"分类 ### 输出文件结构： | 分钟索引 | 分钟区间 | 情感词 | **情感分类** | 出现次数 | 该分钟总弹幕数 | 该分钟含情感词的弹幕数 | 该分钟情感词总数 | |----------|-------------|--------|--------------|----------|----------------|------------------------|------------------| | 1 | 00:01-00:02 | 感动 | **积极** | 5 | 20 | 15 | 32 | | 1 | 00:01-00:02 | 开心 | **积极** | 8 | 20 | 15 | 32 | | 1 | 00:01-00:02 | 悲伤 | **消极** | 3 | 20 | 15 | 32 | | 2 | 00:02-00:03 | 愤怒 | **消极** | 12 | 35 | 25 | 45 | ### 使用场景： 1. **情感分类分析**：可以按情感分类（如积极/消极）统计每分钟的情感分布 2. **情感趋势分析**：观察不同情感分类随时间变化的趋势 3. **情感强度对比**：比较不同情感分类在特定时间段的强度 4. **情感关联分析**：研究不同情感分类之间的关系（如积极和消极是否同时出现） ### 后续分析建议： ```python # 按情感分类统计每分钟的情感词总数 category_summary = result_df.groupby(['分钟索引', '情感分类'])['出现次数'].sum().unstack(fill_value=0) # 计算每分钟各类情感占比 category_percentage = category_summary.div(category_summary.sum(axis=1), axis=0) # 保存分类统计结果 category_summary.to_excel('分分钟情感分类统计.xlsx') category_percentage.to_excel('分分钟情感分类占比.xlsx') print("情感分类统计已保存到文件") ``` ### 注意事项： 1. 确保"弹幕情感词统计.xlsx"文件包含两列：第一列情感词，第二列情感分类 2. 情感分类可以是任意字符串（如"积极"、"消极"、"中性"或更细的分类） 3. 如果情感词在映射文件中没有对应分类，会被标记为"未知" 4. 同一个情感词在不同行中会有相同的情感分类值