def reproceso_delimitacion():
start=time.strftime("%H:%M:%S")
# IMPORTA DATAFRAME LIMPIO DE GALERIAS REFERENCIA
DF_Ref=pd.read_csv('''D:\\endeca\\ReprocesoSentimiento\\Pues_va_de_new\\Pruebas_con_negocio\\REPROCESO_JULIO_CON_NEOGIOCO'''+os.sep+'GaleriasRS_Referencia_limpio.csv',encoding='utf8',sep='\t')
# IMPORTA DATAFRAME LIMPIO DE GALERIAS REPROCESADO
DF_Reproc=pd.read_csv('''D:\\endeca\\ReprocesoSentimiento\\Pues_va_de_new\\Pruebas_con_negocio\\REPROCESO_JULIO_CON_NEOGIOCO'''+os.sep+'GaleriasRS_limpio.csv',encoding='utf8',sep='\t')
ext1=DF_Ref[['event_id_no','Mensaje','Sentimiento']]
ext2=DF_Reproc[['event_id_no','Sentimiento']]
M1=pd.merge(ext1,ext2,on='event_id_no',how='inner')
M1Mensaje=[]
M1Mensaje_sucio=[]
for l in M1.index:
basura,auxiliar=limp.replacing_substrings(M1['Mensaje'][l])
seq=['Posteo',str(M1['event_id_no'][l]),'Limpieza',str(basura)]
text_to_log=ejc.concat_espacesep(seq)
# print(text_to_log)
try:
ejc.escribe_log(text_to_log)
except Exception as msg:
ejc.escribe_log(ejc.concat_espacesep(str([M1['event_id_no'][l],msg])))
print(ejc.concat_espacesep([M1['event_id_no'][l],msg]))
M1Mensaje+=[auxiliar.strip(' ').strip('\n').strip('\t')]
M1Mensaje_sucio+=[M1['Mensaje'][l]]
M1['Mensaje_original']=M1Mensaje_sucio
M1['Mensaje']=M1Mensaje
M2=M1[M1['Sentimiento_x']!=M1['Sentimiento_y']]
id=[]
MSG=[]
Sent1=[]
Sent2=[]
# SE CREA EL DATAFRAME CON LAS FRASES QUE TIENEN LAS PALABRAS MODIFICADAS EN EL DICCIONARIO1
pals_mod=['hermosa','hermosamente','hermosura','divercion','diverción','diversion','diversión','divertida','divertidas','divertido','divertidos','divertimos','divertir','favorita','favoritas','favorito','favoritos','exito','éxito','exitos','exitosa','exitosas','exitoso','exitosos','feliz']
for k in M1.index:
cnter=0
for i in pals_mod:
if cnter == 0:
if ' '+str(i)+' ' in M1['Mensaje'][k]:
id+=[M1['event_id_no'][k]]
MSG+=[M1['Mensaje'][k]]
Sent1+=[M1['Sentimiento_x'][k]]
Sent2+=[M1['Sentimiento_y'][k]]
cnter=cnter+1
else:
pass
dict_pals_mod={
'id':id,
'MSG':MSG,
'Sent1':Sent1,
'Sent2':Sent2
}
df_pals_mod=pd.DataFrame(dict_pals_mod)#.drop_duplicates()
end=time.strftime("%H:%M:%S")
print(' reproceso_delimitacion()','Inicio: ',start,'Fin: ',end)
seq=['reproceso_delimitacion()','Inicio:',start,'Fin:',end]
text_to_log=ejc.concat_espacesep(seq)
ejc.escribe_log(text_to_log)
return(DF_Ref,DF_Reproc,M1,M2,df_pals_mod)
def Construit_M1(DF_Ref,DF_Reproc):
ext1=DF_Ref[['event_id_no','Mensaje','Sentimiento']]
ext2=DF_Reproc[['event_id_no','Sentimiento']]
M1=pd.merge(ext1,ext2,on='event_id_no',how='inner')
M1Mensaje=[]
M1Mensaje_sucio=[]
for l in M1.index:
basura,auxiliar=limp.replacing_substrings(M1['Mensaje'][l])
seq=['Posteo',str(M1['event_id_no'][l]),'Limpieza',str(basura)]
text_to_log=ejc.concat_espacesep(seq)
# print(text_to_log)
try:
ejc.escribe_log(text_to_log)
except Exception as msg:
ejc.escribe_log(ejc.concat_espacesep(str([M1['event_id_no'][l],msg])))
print(ejc.concat_espacesep([M1['event_id_no'][l],msg]))
M1Mensaje+=[auxiliar.strip(' ').strip('\n').strip('\t')]
M1Mensaje_sucio+=[M1['Mensaje'][l]]
M1['Mensaje_original']=M1Mensaje_sucio
M1['Mensaje']=M1Mensaje
return(M1)
def agregar_colm_resultado(MPrecalculo):
start=time.strftime("%H:%M:%S")
result_colm=[]
for i in MPrecalculo.index:
result_colm+=[calulo_x_pals(MPrecalculo['sent'][i],MPrecalculo['posIni'][i],MPrecalculo['rango_symbols_ini'][i],MPrecalculo['rango_symbols_fin'][i],MPrecalculo['valor_intens'][i],MPrecalculo['posFin_intens'][i])]
MPrecalculo['result_colm']=result_colm
end=time.strftime("%H:%M:%S")
print(' agregar_colm_resultado()','Inicio: ',start,'Fin: ',end)
seq=['agregar_colm_resultado()','Inicio:',start,'Fin:',end]
text_to_log=ejc.concat_espacesep(seq)
ejc.escribe_log(text_to_log)
return(MPrecalculo)
def WExcel_Wpd(DFrame_list,Names_DFrame_list,Path,FName):
start=time.strftime("%H:%M:%S")
band=0
writer=pd.ExcelWriter(Path+os.sep+FName+'.xlsx',engine='xlsxwriter')
for i in DFrame_list:
i.to_excel(writer,sheet_name=Names_DFrame_list[band],index=False)
band=band+1
writer.save()
end=time.strftime("%H:%M:%S")
print('WExcel_Wpd()','Inicio: ',start,'Fin: ',end)
seq=['WExcel_Wpd()','Inicio:',start,'Fin:',end]
text_to_log=ejc.concat_espacesep(seq)
ejc.escribe_log(text_to_log)
def DataFrame_pals_sentimiento(df_pals_mod,General):
start=time.strftime("%H:%M:%S")
DaFr=pd.DataFrame()
for pr in df_pals_mod.index:
if pr == 0:
DaFr=recorre_general(General,df_pals_mod['MSG'][pr],df_pals_mod['id'][pr])
else:
DaFr=DaFr.append(recorre_general(General,df_pals_mod['MSG'][pr],df_pals_mod['id'][pr]),ignore_index=True)
end=time.strftime("%H:%M:%S")
print(' DataFrame_pals_sentimiento()','Inicio: ',start,'Fin: ',end)
seq=['DataFrame_pals_sentimiento()','Inicio:',start,'Fin:',end]
text_to_log=ejc.concat_espacesep(seq)
ejc.escribe_log(text_to_log)
return(DaFr)
def Build_DaFr_symbols(df_pals_mod):
start=time.strftime("%H:%M:%S")
adm=pd.DataFrame()
point=pd.DataFrame()
for i in df_pals_mod.index:
if i == 0:
adm=multiplicador_adm(df_pals_mod['MSG'][i],df_pals_mod['id'][i])
point=dat_finding(df_pals_mod['MSG'][i],df_pals_mod['id'][i])
else:
adm=adm.append(multiplicador_adm(df_pals_mod['MSG'][i],df_pals_mod['id'][i]),ignore_index=True)
point=point.append(dat_finding(df_pals_mod['MSG'][i],df_pals_mod['id'][i]),ignore_index=True)
merg=pd.merge(point,adm,on='event_id',how='outer')
end=time.strftime("%H:%M:%S")
print('Build_DaFr_symbols()','Inicio: ',start,'Fin: ',end)
seq=['Build_DaFr_symbols()','Inicio:',start,'Fin:',end]
text_to_log=ejc.concat_espacesep(seq)
ejc.escribe_log(text_to_log)
return(merg)
def importa_General():
start=time.strftime("%H:%M:%S")
path='''C:\\Users\\AAREYESC\\Documents\\GitHub\\analisis-sentimiento\\user\\salience\\sentiment'''
nfile='general.hsd'
General=pd.read_csv(path+os.sep+nfile,sep='\t',encoding='latin_1',header=None,names=['palabra','sentimiento'])
palabra=['exitosas','exitoso','exitosos']
sentimiento=[0.7,0.7,0.7]
df_aux={
'palabra':palabra,
'sentimiento':sentimiento
}
df=pd.DataFrame(df_aux)
General=General.append(df,ignore_index=True)
end=time.strftime("%H:%M:%S")
print(' importa_General()','Inicio: ',start,'Fin: ',end)
seq=['importa_General()','Inicio:',start,'Fin:',end]
text_to_log=ejc.concat_espacesep(seq)
ejc.escribe_log(text_to_log)
return(General)
def finding_ranges_symbols(DaFr_symbols):
start=time.strftime("%H:%M:%S")
ids=[]
rango_symbols_ini=[]
rango_symbols_fin=[]
for i in DaFr_symbols.index:
a,b,c=ranges_symbols(DaFr_symbols['event_id'][i],DaFr_symbols['Posiciones_adm'][i],DaFr_symbols['Posiciones_point'][i],DaFr_symbols['Cantidad_adm'][i],DaFr_symbols['Cantidad_points'][i])
ids+=[a]
rango_symbols_ini+=[b]
rango_symbols_fin+=[c]
df_aux={
'ids':ids,
'rango_symbols_ini':rango_symbols_ini,
'rango_symbols_fin':rango_symbols_fin
}
df_aux=pd.DataFrame(df_aux)
DaFr_symbols=pd.merge(DaFr_symbols,df_aux,left_on='event_id',right_on='ids',how='left')
end=time.strftime("%H:%M:%S")
print(' finding_ranges_symbols()','Inicio: ',start,'Fin: ',end)
seq=['finding_ranges_symbols()','Inicio:',start,'Fin:',end]
text_to_log=ejc.concat_espacesep(seq)
ejc.escribe_log(text_to_log)
return(DaFr_symbols[['event_id','Signo_x','Cantidad_points','Posiciones_point','Signo_y','Cantidad_adm','Posiciones_adm','rango_symbols_ini','rango_symbols_fin']])