python---酒店评价数据分析_根据附件文件对酒店评价数据进行分析,本题使用jieba库中的lcut函数对数据进行分词

描述‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

根据附件文件对酒店评价数据进行分析，本题使用jieba库中的lcut函数对数据进行分词。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

import jieba‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

test_str = '武汉理工大学是一所世人仰慕的大学' result = jieba.lcut(test_str) # 参数是字符串，结果是将字符串切分为词的列表 print(result) # ['武汉理工大学', '是', '一所', '世人', '仰慕', '的', '大学']‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

文件数据每行包括评论属性和评论内容两个数据，其中评论属性中’1‘代表好评，’0‘代表差评。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

要求实现以下功能：‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

文件编码格式为GBK，读取函数示例如下：‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

with open('comment.csv', 'r', encoding='GBK') as f: ls=[i.strip().split(',',maxsplit=1) for i in f.readlines()[1:]]‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

输入n‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

1. 如果n为’总评‘，分别输出该文件评论总数，好评条数，差评条数，输出格式参照示例一。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

2. 如果n为’平均‘，输出该文件中所有评论内容的平均长度（不需要排除字母，标点符号和数字），输出四舍五入后的整数，输出格式参照示例二。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

3. 如果n为’好评‘，对文件中所有好评进行词频分析，并输出词频出现最多的前15个词以及出现次数，输出格式参照示例三‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

4. 如果n为’差评‘，对文件中所有差评进行词频分析，并输出词频出现最多的前15个词以及出现次数，输出格式参照示例四‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

注：3，4两项功能中统计的词语，要求长度不小于2，不是数字组成，并且不是排除词.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

#排除词 ex=['不错','比较','可以','感觉','没有', '我们','就是','还是','非常','但是', '不过','有点','一个','一般','下次', '携程','不是','晚上','而且','他们', '什么','不好','时候','知道','这样', '这个','还有','总体','位置','客人', '因为','如果','这里','很多','选择', '居然','不能','实在','不会','这家', '结果','发现','竟然','已经','自己', '问题','不要','地方','只有','第二天', '酒店','房间','虽然']‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

1. 如果n非以上输入，输出’无数据‘，格式参照示例五

输入输出示例‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

示例只是输出格式示例，其中数据均与题目无关！‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

示例 1‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

输入:
总评
输出:	
总评论: 8888
好评: 6666
差评: 2222

示例 2‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

输入:
平均
输出:	
86

示例 3‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

输入:
好评
输出:	
好像: 1000
也许: 901
早餐: 817
偶尔: 749
环境: 694
设施: 669
无论: 596
价格: 495
干净: 428
程序: 419
服务员: 337
免费: 269
交通: 206
餐厅: 162
性价比: 154

示例 4‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

输入:差评
输出:	
恶劣: 857
服务: 788
前台: 766
服务员: 681
早餐: 632
宾馆: 632
胡说: 502
价格: 432
退房: 344
老虎: 324
电话: 319
态度: 317
卫生间: 315
点评: 214
方便: 204

示例 5‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬

输入:
1234
输出:	
无数据

import jieba
 
 
def dosomething(start, end):
    counts = {}
    k = start
    while k < end:
        words = jieba.lcut(ls[k][1])
        for word in words:
            if len(word) < 2 or word in ex or word.isdigit():
                continue
            else:
                counts[word] = counts.get(word, 0) + 1
        k += 1
    items = list(counts.items())
    items.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    for m in range(15):
        word, count = items[m]
        print('{}: {}'.format(word, count))
 
 
with open('comment.csv', 'r', encoding='GBK') as f:
    ls = [i.strip().split(',', maxsplit=1) for i in f.readlines()[1:]]
ex = ['不错', '比较', '可以', '感觉', '没有', '我们', '就是', '还是', '非常', '但是', '不过', '有点', '一个', '一般', '下次',
      '携程', '不是', '晚上', '而且', '他们', '什么', '不好', '时候', '知道', '这样', '这个', '还有', '总体', '位置', '客人',
      '因为', '如果', '这里', '很多', '选择', '居然', '不能', '实在', '不会',
      '这家', '结果', '发现', '竟然', '已经', '自己', '问题', '不要', '地方', '只有', '第二天', '酒店', '房间', '虽然']
 
n = input()
good = 0
total = len(ls)
sums = 0
 
if n in ["好评", "差评", "总评", "平均"]:
    for i in ls:
        if i[0] == '1':
            good += 1
    if n == "总评":
        print("总评论:", total)
        print("好评:", good)
        print("差评:", total - good)
    elif n == "平均":
        for i in ls:
            sums += len(i[1])
        print(sums // total)
    elif n == "好评":
        dosomething(0, good)
    elif n == "差评":
        dosomething(good, total)
else:
    print("无数据")