如何从dataframe中统计每篇文章的段落？

从dataframe中统计每篇文章的段落可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你已经导入了需要的库，如pandas和numpy。
2. 读取包含文章内容的dataframe，并确保文章内容的列名。
3. 使用pandas的apply函数，结合自定义的函数，对每篇文章进行处理。
4. 在自定义的函数中，将文章内容按照段落分割，可以使用split函数或正则表达式。
5. 统计每篇文章的段落数量，并将结果存储在新的列中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取包含文章内容的dataframe
df = pd.read_csv('articles.csv')

# 确保文章内容的列名
content_column = 'content'

# 自定义函数，用于统计段落数量
def count_paragraphs(text):
    # 按照段落分割文章内容
    paragraphs = text.split('\n\n')  # 根据具体的段落分隔符进行调整

    # 统计段落数量
    num_paragraphs = len(paragraphs)

    return num_paragraphs

# 使用apply函数对每篇文章进行处理
df['num_paragraphs'] = df[content_column].apply(count_paragraphs)

# 打印结果
print(df)

在上述代码中，我们假设文章内容的列名为'content'，并且每个段落之间使用两个换行符进行分隔。你可以根据实际情况进行调整。

这样，每篇文章的段落数量就会被统计并存储在新的列'num_paragraphs'中。你可以根据需要进一步处理或分析这些数据。

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