为了构建用户画像，你需要使用 Python 读取 "谣言敏感用户发布的
微博文本数据集.csv" 文件中的 "用户
id" 字段，并根据表 2-2 中的标签体系
获取其他字段的内容。接下来，你可以使用 Python 的 csv 模块将
获取的数据保存到 "谣言敏感用户数据集.csv" 文件中。
首先，使用 Python 的 csv 模块读取 "谣言敏感用户发布的
微博文本数据集.csv" 文件中的数据：
im
port csv
# 读取数据
with open(
'谣言敏感用户发布的
微博文本数据集.csv
',
'r
', encoding=
'utf-8
') as f:
reader = csv.reader(f)
rows = [row for row in reader]
#
获取字段
名称
fields = rows[0]
#
获取字段内容
data = rows[1:]
然后，根据表 2-2 中的标签体系
获取每个用户的用户画像数据。你可以使用 Python 的字典类型来存储每个用户的用户画像数据，并使用用户
id 作为字典的键，便于查
找。
# 创建用户画像字典
user_profiles = {}
# 遍历每个用户的字段内容
for user_fields in da
ta:
#
获取用户
id
user_
id = user_fields[0]
#
获取用户互动特征
user_interaction_feature = user_fields[1]
