如何批量處理評論信息情感分析，并且在時間軸上可視化呈現？輿情分析并不難，讓我們用Python來實現它吧。
痛點
你是一家連鎖火鍋店的區域經理，很注重顧客對餐廳的評價。從前，你苦惱的是顧客不愛寫評價。最近因為餐廳火了，分店越來越多，寫評論的顧客也多了起來，于是你新的痛苦來了——評論太多了，讀不過來。
從我這兒，你了解到了情感分析這個好用的自動化工具，一下子覺得見到了曙光。
你從某知名點評網站上，找到了自己一家分店的頁面，讓助手把上面的評論和發布時間數據弄下來。因為助手不會用爬蟲，所以只能把評論從網頁上一條條復制粘貼到Excel里。下班的時候，才弄下來27條。（注意這里我們使用的是真實評論數據。為了避免對被評論商家造成困擾，統一將該餐廳的名稱替換為“A餐廳”。特此說明。）
好在你只是想做個試驗而已，將就了吧。你用我之前介紹的中文信息情感分析工具，依次得出了每一條評論的情感數值。剛開始做出結果的時候，你很興奮，覺得自己找到了輿情分析的終極利器。
可是美好的時光總是短暫的。很快你就發現，如果每一條評論都分別運行一次程序，用機器來做分析，還真是不如自己挨條去讀省事兒。
怎么辦呢？
序列
辦法自然是有的。我們可以利用《貸還是不貸：如何用Python和機器學習幫你決策？》一文介紹過的數據框，一次性處理多個數據，提升效率。
但是這還不夠，我們還可以把情感分析的結果在時間序列上可視化出來。這樣你一眼就可以看見趨勢——近一段時間里，大家是對餐廳究竟是更滿意了，還是越來越不滿意呢？
我們人類最擅長處理的，就是圖像。因為漫長的進化史逼迫我們不斷提升對圖像快速準確的處理能力，否則就會被環境淘汰掉。因此才會有“一幅圖勝過千言萬語”的說法。
準備
首先，你需要安裝Anaconda套裝。詳細的流程步驟請參考《 如何用Python做詞云 》一文。
助手好不容易做好的Excel文件restaurant-comments.xlsx，請從這里下載。
用Excel打開，如果一切正常，請將該文件移動到咱們的工作目錄demo下。
因為本例中我們需要對中文評論作分析，因此使用的軟件包為SnowNLP。情感分析的基本應用方法，請參考《如何用Python做情感分析？》。
到你的系統“終端”(macOS, Linux)或者“命令提示符”(Windows)下，進入我們的工作目錄demo，執行以下命令。
pip install snownlp
pip install ggplot
運行環境配置完畢。
在終端或者命令提示符下鍵入：
jupyter notebook
如果Jupyter Notebook正確運行，下面我們就可以開始編寫代碼了。
代碼
我們在Jupyter Notebook中新建一個Python 2筆記本，起名為time-series。
首先我們引入數據框分析工具Pandas，簡寫成pd以方便調用。
import pandas as pd
接著，讀入Excel數據文件：
df = pd.read_excel("restaurant-comments.xlsx")
我們看看讀入內容是否完整：
df.head()
結果如下：
注意這里的時間列。如果你的Excel文件里的時間格式跟此處一樣，包含了日期和時間，那么Pandas會非常智能地幫你把它識別為時間格式，接著往下做就可以了。
反之，如果你獲取到的時間只精確到日期，例如"2017-04-20"這樣，那么Pandas只會把它當做字符串，后面的時間序列分析無法使用字符串數據。解決辦法是在這里加入以下兩行代碼：
from dateutil import parser
df["date"] = df.date.apply(parser.parse)
這樣，你就獲得了正確的時間數據了。
確認數據完整無誤后，我們要進行情感分析了。先用第一行的評論內容做個小實驗。
text = df.comments.iloc[0]
然后我們調用SnowNLP情感分析工具。
from snownlp import SnowNLP
s = SnowNLP(text)
顯示一下SnowNLP的分析結果：
s.sentiments
結果為：
0.6331975099099649
情感分析數值可以正確計算。在此基礎上，我們需要定義函數，以便批量處理所有的評論信息。
def get_sentiment_cn(text):
s = SnowNLP(text)
return s.sentiments
然后，我們利用Python里面強大的apply語句，來一次性處理所有評論，并且將生成的情感數值在數據框里面單獨存為一列，稱為sentiment。
df["sentiment"] = df.comments.apply(get_sentiment_cn)
我們看看情感分析結果：
df.head()
新的列sentiment已經生成。我們之前介紹過，SnowNLP的結果取值范圍在0到1之間，代表了情感分析結果為正面的可能性。通過觀察前幾條數據，我們發現點評網站上，顧客對這家分店評價總體上還是正面的，而且有的評論是非常積極的。
但是少量數據的觀察，可能造成我們結論的偏頗。我們來把所有的情感分析結果數值做一下平均。使用mean()函數即可。
df.sentiment.mean()
結果為：
0.7114015318571119
結果數值超過0.7，整體上顧客對這家店的態度是正面的。
我們再來看看中位數值，使用的函數為median()。
df.sentiment.median()
結果為：
0.9563139038622388
我們發現了有趣的現象——中位數值不僅比平均值高，而且幾乎接近1（完全正面）。
這就意味著，大部分的評價一邊倒表示非常滿意。但是存在著少部分異常點，顯著拉低了平均值。
下面我們用情感的時間序列可視化功能，直觀查看這些異常點出現在什么時間，以及它們的數值究竟有多低。
我們需要使用ggplot繪圖工具包。這個工具包原本只在R語言中提供，讓其他數據分析工具的用戶羨慕得流口水。幸好，后來它很快被移植到了Python平臺。
我們從ggplot中引入繪圖函數，并且讓Jupyter Notebook可以直接顯示圖像。
%pylab inline
from ggplot import *
這里可能會報一些警告信息。沒有關系，不理會就是了。
下面我們繪制圖形。這里你可以輸入下面這一行語句。
ggplot(aes(x="date", y="sentiment"), data=df) + geom_point() + geom_line(color = 'blue') + scale_x_date(labels = date_format("%Y-%m-%d"))
你可以看到ggplot的繪圖語法是多么簡潔和人性化。只需要告訴Python自己打算用哪個數據框，從中選擇哪列作為橫軸，哪列作為縱軸，先畫點，后連線，并且可以指定連線的顏色。然后，你需要讓X軸上的日期以何種格式顯示出來。所有的參數設定跟自然語言很相似，直觀而且易于理解。
執行后，就可以看到結果圖形了。
在圖中，我們發現許多正面評價情感分析數值極端的高。同時，我們也清晰地發現了那幾個數值極低的點。對應評論的情感分析數值接近于0。這幾條評論，被Python判定為基本上沒有正面情感了。
從時間上看，最近一段時間，幾乎每隔幾天就會出現一次比較嚴重的負面評價。
作為經理，你可能如坐針氈。希望盡快了解發生了什么事兒。你不用在數據框或者Excel文件里面一條條翻找情感數值最低的評論。Python數據框Pandas為你提供了非常好的排序功能。假設你希望找到所有評論里情感分析數值最低的那條，可以這樣執行：
df.sort(['sentiment'])[:1]
結果為：
情感分析結果數值幾乎就是0啊！不過這里數據框顯示評論信息不完全。我們需要將評論整體打印出來。
print(df.sort(['sentiment']).iloc[0].comments)
評論完整信息如下：
這次是在情人節當天過去的，以前從來沒在情人節正日子出來過，不是因為沒有男朋友，而是感覺哪哪人都多，所以特意錯開，這次實在是饞A餐廳了，所以趕在正日子也出來了，從下午四點多的時候我看排號就排到一百多了，我從家開車過去得堵的話一個小時，我一看提前兩個小時就在網上先排著號了，差不多我們是六點半到的，到那的時候我看號碼前面還有才三十多號，我想著肯定沒問題了，等一會就能吃上的，沒想到悲劇了，就從我們到那坐到等位區開始，大約是十分二十分一叫號，中途多次我都想走了，哈哈，哎，等到最后早上九點才吃上的，服務員感覺也沒以前清閑時周到了，不過這肯定的，一人負責好幾桌，今天節日這么多人，肯定是很累的，所以大多也都是我自己跑腿，沒讓服務員給弄太多，就蝦滑讓服務員下的，然后環境來說感覺衛生方面是不錯，就是有些太吵了，味道還是一如既往的那個味道，不過A餐廳最人性化的就是看我們等了兩個多小時，上來送了我們一張打折卡，而且當次就可以使用，這點感覺還是挺好的，不愧是A餐廳，就是比一般的要人性化，不過這次就是選錯日子了，以后還是得提前預約，要不就別趕節日去，太火爆了！
通過閱讀，你可以發現這位顧客確實有了一次比較糟糕的體驗——等候的時間太長了，以至于使用了“悲劇”一詞；另外還提及服務不夠周到，以及環境吵鬧等因素。正是這些詞匯的出現，使得分析結果數值非常低。
好在顧客很通情達理，而且對該分店的人性化做法給予了正面的評價。
從這個例子，你可以看出，雖然情感分析可以幫你自動化處理很多內容，然而你不能完全依賴它。
自然語言的分析，不僅要看表達強烈情感的關鍵詞，也需要考慮到表述方式和上下文等諸多因素。這些內容，是現在自然語言處理領域的研究前沿。我們期待著早日應用到科學家們的研究成果，提升情感分析的準確度。
不過，即便目前的情感分析自動化處理不能達到非常準確，卻依然可以幫助你快速定位到那些可能有問題的異常點(anomalies)。從效率上，比人工處理要高出許多。
你讀完這條評論，長出了一口氣。總結了經驗教訓后，你決定將人性化的服務貫徹到底。你又想到，可以收集用戶等候時長數據，用數據分析為等待就餐的顧客提供更為合理的等待時長預期。這樣就可以避免顧客一直等到很晚了。
祝賀你，經理！在數據智能時代，你已經走在了正確的方向上。
下面，你該認真閱讀下一條負面評論了……
討論
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