#python #python-3.x #machine-learning #sentiment-analysis
#python #python-3.x #машинное обучение #анализ настроений
Вопрос:
Я пытаюсь получить очень простой анализ настроений с сайта CNBC. Я собрал этот фрагмент кода, и он отлично работает.
from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request
from pandas import DataFrame
resp = urllib.request.urlopen("https://www.cnbc.com/finance/")
soup = BeautifulSoup(resp, from_encoding=resp.info().get_param('charset'))
substring = 'https://www.cnbc.com/'
df = ['review']
for link in soup.find_all('a', href=True):
print(link['href'])
if (link['href'].find(substring) == 0):
# append
df.append(link['href'])
#print(link['href'])
#list(df)
# convert list to data frame
df = DataFrame(df)
#type(df)
#list(df)
# add column name
df.columns = ['review']
# clean up
df['review'] = df['review'].str.replace('d ', '')
# Get rid of special characters
df['review'] = df['review'].str.replace(r'[^ws] ', '')
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
sid = SentimentIntensityAnalyzer()
df['sentiment'] = df['review'].apply(lambda x: sid.polarity_scores(x))
def convert(x):
if x < 0:
return "negative"
elif x > .2:
return "positive"
else:
return "neutral"
df['result'] = df['sentiment'].apply(lambda x:convert(x['compound']))
df['result']
Когда я запускаю приведенный выше код, я получаю положительные и отрицательные результаты, но они не сопоставляются с исходным «обзором». Как я могу показать каждое настроение во фрейме данных рядом с языком каждой ссылки? Спасибо!
Ответ №1:
О, черт, я совершенно теряю это! Это было просто слияние!!
df_final = pd.merge(df['review'], df['result'], left_index=True, right_index=True)
df_final
Результат:
0 review neutral
1 https://www.cnbc.com/business/ neutral
2 https://www.cnbc.com/2020/09/15/stocks-making-... neutral
3 https://www.cnbc.com/2020/09/15/stocks-making-... neutral
4 https://www.cnbc.com/maggie-fitzgerald/ neutral
.. ... ...
90 https://www.cnbc.com/finance/ neutral
91 https://www.cnbc.com/2020/09/10/citi-ceo-micha... neutral
92 https://www.cnbc.com/central-banks/ neutral
93 https://www.cnbc.com/2020/09/10/watch-ecb-pres... neutral
94 https://www.cnbc.com/finance/?page=2 neutral