csv文件Python 3.8的情感分析

Question

我有一个csv文件，我希望对该包含调查数据的数据集执行情感分析。

到目前为止，这是我已经尝试过的（感谢上一个问题中的Rupin！）：

import csv
from collections import Counter

with open('myfile.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter='\t')
    alist = []
    iterreader = iter(reader)
    next(iterreader, None)
    for row in iterreader:
        clean_rows = row[0].replace(",", " ").rsplit()

        alist.append(clean_rows)
        word_count = Counter(clean_rows)
        mostWcommon = word_count.most_common(3)
        print(mostWcommon)

输出几乎可以，我唯一的问题是Python正在拆分列表的不同行，因此我的输出是这样的：

1. [''experienced'，1]
2. [''experienced，1]
3. [''experienced，1]

我希望将所有内容都分成一行，这样我可以得到真实的词频...有什么建议吗？

谢谢！

Answer 1

您正在为每一行创建一个新的Counter，并仅打印该结果。如果需要总计数，则可以在行循环外创建计数器，并使用每行中的数据对其进行更新：

import csv
from collections import Counter

with open('myfile.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter='\t')
    alist = []
    iterreader = iter(reader)
    next(iterreader, None)
    c = Conter()
    for row in iterreader:
        clean_rows = row[0].replace(",", " ").rsplit()
        alist.append(clean_rows)
        c.update(clean_rows)
    mostWcommon = word_count.most_common(3)
    print(mostWcommon)