# 预处理 def load_and_preprocess(file_path): df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl') df = df.rename(columns={ '评价内容': 'comment', '星级': 'rating' }) # 删除未评论评价以及评论为空的记录 df = df.remove('此用户没有填写评价。') df = df.remove('此用户未及时填写评价内容') df = df.remove('此用户未填写评价内容') df = df.remove('该用户未评价，系统默认好评') df = df.dropna(subset=['comment']) # 去除非文字字符（保留中文、英文、数字） df['comment'] = df['comment'].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\u4e00-\u9fff]', '',

代码存在一些问题，下面为你详细分析并给出修正后的代码。 问题分析 1. `remove` 方法使用错误：`pandas` 的 `DataFrame` 没有 `remove` 方法，若要删除特定值的行，可使用布尔索引。 2. 缺少必要的导入语句：代码里运用了 `pd`（`pandas`）和 `re`（正则表达式模块），但未导入这些模块。 修正后的代码 ```python import pandas as pd import re # 预处理 def load_and_preprocess(file_path): df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl') df = df.rename(columns={ '评价内容': 'comment', '星级': 'rating' }) # 删除未评论评价以及评论为空的记录 unwanted_comments = [ '此用户没有填写评价。', '此用户未及时填写评价内容', '此用户未填写评价内容', '该用户未评价，系统默认好评' ] # 使用布尔索引删除包含特定评论的行 df = df[~df['comment'].isin(unwanted_comments)] df = df.dropna(subset=['comment']) # 去除非文字字符（保留中文、英文、数字） df['comment'] = df['comment'].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\u4e00-\u9fff]', '', str(x))) # 提取价格相关评论 price_keywords = ['价格', '价钱', '贵', '便宜', '值', '性价比', '不值', '划算', '优惠', '降价', '价位', '定价'] df['is_price_related'] = df['comment'].apply( lambda x: 1 if any(kw in str(x) for kw in price_keywords) else 0 ) return df # 对评论数据进行预处理 df = load_and_preprocess(r"C:\Users\HUAWEI\Desktop\评论.xlsx") print(df) ``` 额外需要注意的逻辑点 1. 文件路径问题：要保证文件路径正确，并且文件存在。若文件路径包含特殊字符，可能需要使用原始字符串（在字符串前加 `r`）或者对反斜杠进行转义。 2. 编码问题：若 Excel 文件包含非 UTF - 8 编码的字符，可能会出现编码错误。可以尝试在 `read_excel` 中指定编码参数。 3. 关键词匹配问题：使用 `in` 进行关键词匹配时，可能会有误判。例如，“贵”可能会在“贵妃”等词中被匹配到，若有更精确的匹配需求，可以考虑使用正则表达式进行精确匹配。 [2025-06-25 15:46:50 | AI写代码神器 | 635点数解答]