正文
Amazon（http://jmcauley.ucsd.edu/data/amazon/）（https://nijianmo.github.io/amazon/index.html）数据集包含来自亚马逊的产品评论和元数据，其中包括1996年5月至2014年7月的1.428亿条评论。
如果我们需要用到Amazon的评论数据，那就要先下载好数据集
下载下来的数据集是json格式的，并且不能直接用python的json库读取，数据字段和格式示例为：
{"overall": 4.0, "verified": true, "reviewTime": "03 11, 2014", "reviewerID": "A240ORQ2LF9LUI", "asin": "0077613252", "style": {"Format:": " Loose Leaf"}, "reviewerName": "Michelle W", "reviewText": "The materials arrived early and were in excellent condition. However for the money spent they really should've come with a binder and not just loose leaf.", "summary": "Material Great", "unixReviewTime": 1394496000}
含义分别是：
"overall": 评论者对产品的评分, "verified": true, "reviewTime": 评论的日期, "reviewerID": 评论者的ID, "asin": 产品的ID, "style": 产品的元数据（字典）, "reviewerName": 评论者的名称, "reviewText": 评论的内容, "summary": 评论内容的总结, "unixReviewTime": 评论的时间戳（Unix）,
为了方便读取评论数据，我写了一段代码供大家参考：
import pandas as pd if __name__ == '__main__': dataset = "All_Beauty" # 以All_Beauty数据集为例 fin = open(dataset +".json", 'r') review_list = [] # 存储筛选出来的字段，如果数据量过大可以尝试用dict而不是list for line in fin: # 顺序读取json文件的每一行 d = eval(line, {"true":True,"false":False,"null":None}) if d["overall"] == 5 and "reviewText" in d.keys(): # 筛选出评分为5的数据 review_list.append([d["reviewerID"], d["asin"], d["reviewText"]]) # 将评论者ID、商品ID和评论内容存储到list中 df = pd.DataFrame(review_list, columns =['user_id', 'item_id', 'review_text']) # 转换为dataframe print(df[:10]) # 预览 # df.to_csv('All_Beauty.csv', index=False) # 存储
All_Beauty数据集大约7s可以处理完毕，预览效果如下：
