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
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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/