'}]こういう感じのリストです。品詞は何かに使うかもと思って一応取得したんですが、結局今回は使いませんでした。修正するのが面倒なのでこのままにしておきます。あとで拡張していく時にも使うかもしれません。実際、1つの文章を形態素解析して「辞書のリスト」にすることにしておけば、後で色々使いまわせるような気もします。Tableから取った極性値を項目として追加したいと思います。TableをPandasデータフレームとして読み込んであったので、ふつうに考えたらこのデータフレームを検索してPN値を取ってくればいいということになります。'PN']というような処理を繰り返せばPN値は取得してこれるのですが、この方法だと死ぬほど時間がかかります。最初、この方法で1万3000件のツイートの解析をやってみたのですが、CPU使用率が98.8%になり、処理がなかなか終わりませんでした。シャドウバースを2試合やっても終わらなかったので、外に出て剣道の素振りをして帰ってきたらようやく終わっていました。30分以上はかかったと思います。'単語':PN値...}という形のdict型データに変換した上で、単語をキーとしてアクセスしてPN値を取ってくる方法に変更したら約8秒で終わりました。8分ではなく8秒です。30分→8秒(約200倍速)。感情辞書をこういう形にしておくことにすれば、他の辞書を使った分析へと拡張するのもやりやすいような気がしました。Tableに載っていない語をどうするかなのですが、今回は分析から除くことにしました。セレナーデ」など20語ある)なのか、載ってなかった単語なのかの区別がつかないので、適当にnotfoundと書いておきました。これで各ツイートが以下のような形式のデータになります。'STAP細胞はあります。