为了显示代码的友好性，我会把代码的每一步运行的结果显示出来，让读者可以有一个直观的认识，了解每一步代码的意思，下面我会先以几条数据为例，让读者可以直观的认识每段代码执行出来的效果，文章末我会已一个大数据集实验，并且给出实验效果，读者可以参考
一、 首先，笔者的数据存放在两个excel,一个是存放的是pos评论，一个是neg评论。分别是poss.xlsx和negg.xlsx，里面的内容如下：
poss.xls的内容是：
neg.xls的内容是：
二、 然后，读入数据了，具体代码如下
import numpy as np import pandas as pd pos = pd.read_excel('poss.xlsx', header=None)#读入数据到pandas数据框架 pos['label'] = 1#添加标签列为1 neg = pd.read_excel('negg.xlsx', header=None) neg['label'] = 0#添加标签列为0 all= pos.append(neg, ignore_index=True)#合并预料
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