Python疫情情感分析是一項非常有意義的工作，它可以通過對巨量的數據進行分析，來揭示人們對于疫情的情感傾向與態度，對于疫情的防控和治理具有重要的參考價值。

#導入需要用到的庫
import pandas as pd
import jieba
import jieba.analyse
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
#讀取疫情微博數據
data = pd.read_csv('weibo_data.csv')
#對微博內容進行分詞和關鍵詞提取
data['content_cut'] = data['content'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.cut(x)))
data['keywords_extraction'] = data['content'].apply(lambda x: ' '.join(jieba.analyse.extract_tags(x, topK=10)))
#去除停用詞
stopwords = set(stopwords.words('chinese'))
data['content_cut_stopwords'] = data['content_cut'].apply(lambda x: ' '.join([word for word in x.split() if word not in stopwords]))
data['keywords_extraction_stopwords'] = data['keywords_extraction'].apply(lambda x: ' '.join([word for word in x.split() if word not in stopwords]))
#對微博內容進行情感分析
nltk.download('vader_lexicon')
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
data['sentiment_polarity'] = data['content_cut_stopwords'].apply(lambda x: sia.polarity_scores(x)['compound'])
#輸出情感得分統計結果
sentiment_statistics = data['sentiment_polarity'].describe()
print(sentiment_statistics)

上述代碼中，我們首先導入了需要用到的庫，然后讀取了微博數據，并進行了分詞和關鍵詞提取。接著，我們使用NLTK庫進行了情感分析，并輸出了情感得分的統計結果。通過分析這些結果，我們可以了解到人們對于疫情的情感傾向與態度，為疫情的防控和治理提供有力的參考。