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import java.io.*;
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import java.util.*;
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import java.util.regex.*;
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public class ProcessRegressionData {
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public static void main(String[] args) {
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String inputFile = "D:\\计量经济学\\计量实验资料及作业要求\\计量实验资料及作业要求\\图文帖子实验数据（新）.xlsx";
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String outputFile = "D:\\计量经济学\\计量实验资料及作业要求\\计量实验资料及作业要求\\图文帖子实验数据（新）_回归.xlsx";
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System.out.println("========================================");
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System.out.println(" 处理回归数据");
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System.out.println("========================================");
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System.out.println("输入文件: " + inputFile);
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System.out.println("输出文件: " + outputFile);
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System.out.println();
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// 检查文件是否存在
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File file = new File(inputFile);
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if (!file.exists()) {
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System.out.println("错误: 输入文件不存在！");
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return;
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}
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System.out.println("输入文件大小: " + (file.length() / 1024) + " KB");
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System.out.println("\n注意: 这是一个简化版本，用于演示处理逻辑。");
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System.out.println("实际处理需要使用Apache POI库来读取和写入Excel文件。");
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System.out.println();
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System.out.println("处理逻辑:");
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System.out.println("1. 读取原始数据");
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System.out.println("2. 识别列: helpfull( Y ), 帖子评论总数( X1 ), 评论1-5内容列");
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System.out.println("3. 计算 X2-X6:");
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System.out.println(" - X2: 评论长度平均值（剔空格后的字符数）");
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System.out.println(" - X3: 评论复杂度平均值（按空格拆分的分词数）");
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System.out.println(" - X4: X2/X3（X3为0时记0）");
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System.out.println(" - X5: 情感性平均值（正面=1、中性=0、负面=-1）");
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System.out.println(" - X6: 信息丰富度平均值（含数字/链接/表情各1分）");
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System.out.println("4. 数据清洗: 确保所有值为纯数字，无空值/错误值");
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System.out.println("5. 保存到新文件");
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System.out.println();
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System.out.println("由于数据量较大(3万+行)，建议使用Python的pandas库处理。");
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System.out.println("请确保Python脚本能够完整执行，可能需要增加内存或分批处理。");
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System.out.println();
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System.out.println("========================================");
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System.out.println(" 建议使用以下Python命令运行");
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System.out.println("========================================");
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System.out.println("cd d:\\java\\project");
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System.out.println("python process_300_rows.py (测试前300行)");
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System.out.println("python process_all_rows.py (处理全部数据)");
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}
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}
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