csv文件python3.8的情感分析

我有一个csv文件，我希望在其中对包含调查数据的数据集执行情绪分析

到目前为止，这是我尝试过的（感谢上一个问题中的鲁平！）：

输出几乎正常，我唯一的问题是Python在列表的不同行中拆分，因此我的输出如下：

[“有经验的”，1]

['1]

['1]

我希望把所有的东西都分成一行，这样我就可以得到真实的词频。。。有什么建议吗

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谢谢

您正在为每行创建一个新的

计数器

，并仅打印该结果。如果需要总计数，可以在rows循环外创建计数器，并使用每行中的数据进行更新：

导入csv
从收款进口柜台
将open（'myfile.csv'，'r'）作为f：
reader=csv.reader（f，分隔符='\t'）
alist=[]
iter读取器=iter（读取器）
下一个（iterreader，无）
c=内容（）
对于iterreader中的行：
清除行=行[0]。替换（“，”，“”）。rsplit（）
alist.append（清除行）
c、 更新（清除行）
mostWcommon=字数。mostWcommon（3）
打印（最常见）

为了更好地理解您的问题，请在您的问题中添加一个CSV文件的小样本以及您希望从该样本中获得的预期输出。您好，这帮助我获得了一个类似字典的对象。现在有一个问题与分类器有关，但我将创建另一个问题。谢谢

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)