我有一个名为“data_stem”的 Pandas 数据框,有一列名为“TWEET_SENT_1”的列具有如下所示的字符串(50 行)

TWEET_SENT_1

亲吻十字架的麦克爸爸

我喜欢那个视频 body 派对

我想将搬运工词干应用到“TWEET_SENT_1”列(对于一行的所有单词)
我试过下面的代码,它给出了一个错误。你能帮我克服这个吗

from nltk.stem import PorterStemmer, WordNetLemmatizer
porter_stemmer = PorterStemmer()
data_stem[' TWEET_SENT_1 '] = data_stem[' TWEET_SENT_1 '].apply(lambda x: [porter_stemmer.stem(y) for y in x])

下面是错误
    ---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-412-c16b1beddfb5> in <module>()
      1 from nltk.stem import PorterStemmer, WordNetLemmatizer
      2 porter_stemmer = PorterStemmer()
----> 3 data_stem[' TWEET_SENT_1 '] = data_stem[' TWEET_SENT_1 '].apply(lambda x: [porter_stemmer.stem(y) for y in x])

C:\Users\SampathR\Anaconda2\envs\dato-env\lib\site-packages\pandas\core\series.pyc in apply(self, func, convert_dtype, args, **kwds)
   2058             values = lib.map_infer(values, lib.Timestamp)
   2059
-> 2060         mapped = lib.map_infer(values, f, convert=convert_dtype)
   2061         if len(mapped) and isinstance(mapped[0], Series):
   2062             from pandas.core.frame import DataFrame

pandas\src\inference.pyx in pandas.lib.map_infer (pandas\lib.c:58435)()

<ipython-input-412-c16b1beddfb5> in <lambda>(x)
      1 from nltk.stem import PorterStemmer, WordNetLemmatizer
      2 porter_stemmer = PorterStemmer()
----> 3 data_stem[' TWEET_SENT_1 '] = data_stem[' TWEET_SENT_1 '].apply(lambda x: [porter_stemmer.stem(y) for y in x])

TypeError: 'NoneType' object is not iterable

最佳答案

对具有数百万行的系列应用三种不同的操作是非常昂贵的操作。相反,一次全部应用:

def stem_sentences(sentence):
    tokens = sentence.split()
    stemmed_tokens = [porter_stemmer.stem(token) for token in tokens]
    return ' '.join(stemmed_tokens)

data_stem['TWEET_SENT_1'] = data_stem['TWEET_SENT_1'].apply(stem_sentences)

(注意:这只是已接受答案的修改版本)

关于python - 将搬运工词干分析器应用于每个单词的 Pandas 列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/43795310/

10-11 07:12
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