Spacy解析器在支持多处理的Pandas DataFrame中的应用
Spacy解析器是一个开源的自然语言处理工具，用于处理文本数据。它提供了一系列的功能，包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等。在支持多处理的Pandas DataFrame中应用Spacy解析器可以帮助我们高效地处理大规模的文本数据。
在使用Spacy解析器处理Pandas DataFrame时，我们可以按照以下步骤进行操作：
- 导入必要的库和模块：import spacy import pandas as pd from spacy.lang.en import English
- 加载Spacy解析器的英文模型：nlp = English()
- 定义一个函数，用于对DataFrame中的每个文本进行解析：def parse_text(text): doc = nlp(text) # 在这里可以根据需要进行各种文本处理操作，如分词、词性标注、命名实体识别等 return doc
- 使用
apply函数将解析函数应用到DataFrame的文本列上：df['parsed_text'] = df['text_column'].apply(parse_text)
通过以上步骤，我们可以将Spacy解析器应用到支持多处理的Pandas DataFrame中，实现对文本数据的高效处理。
Spacy解析器的优势在于其快速且准确的文本处理能力，尤其适用于大规模的文本数据。它提供了丰富的功能和模型，可以满足各种自然语言处理任务的需求。
在云计算领域，腾讯云提供了一系列与自然语言处理相关的产品和服务，可以与Spacy解析器结合使用。例如，腾讯云的自然语言处理（NLP）服务提供了文本分析、情感分析、关键词提取等功能，可以帮助用户更方便地进行文本处理和分析。具体产品介绍和链接地址如下：
- 腾讯云自然语言处理（NLP）：提供了多种自然语言处理功能，包括分词、词性标注、命名实体识别等。详情请参考腾讯云自然语言处理（NLP）
通过结合Spacy解析器和腾讯云的自然语言处理服务，我们可以实现更强大的文本处理和分析能力，满足各种应用场景的需求。
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我想从存储在Pandas数据框列中的25万字符串对象中创建Spacy nlp对象。有没有办法优化下面的“应用”方法，也就是说，有没有办法向量化spacy nlp对象的调用？ import pandas as pd
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
df = pd.DataFrame({"id": [1, 2, 3], "text": ["this is a text", "another easy one", "oh you come on
浏览 18提问于2020-07-23得票数 1
回答已采纳
我正在研究多文本分类的LSTM模型，但是在文本的预处理过程中，我得到了一个以前没有得到的错误。我认为这是对standfordnlp的更新。
如果我得到了错误，代码：
模块：
# StanfordNLP
!pip install stanfordnlp
import stanfordnlp
stanfordnlp.download('es', confirm_if_exists = True, version = 'latest')
stNLP = stanfordnlp.Pipeline(processors='tokenize,mwt,pos,lem
浏览 1提问于2020-04-01得票数 0
回答已采纳
我有800多万行文本，我想要删除所有停用词，并使用dask.map_partitions()对文本进行词条分类，但得到以下错误：
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'split'
有没有什么方法可以将函数应用于数据集？
谢谢你的帮助。
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
from spacy.lang.en import stop_words
cachedStopWords = list(stop_words.STOP_WORDS)
d
浏览 33提问于2019-03-26得票数 1
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我想在我的火花放电数据图上应用spacy nlp。我正在使用我的上的map分区概念来应用由spacy组成的python逻辑。
火花版本: 3.2.0
下面的是样例pyspark：
token id
0 [This, is, java, world] 0
1 [This, is, spark, world] 1
下面是我将数据传递给python函数并返回字典的代码
def get_spacy_doc_parallel_map_func(partitionData):
import spacy
from t
浏览 9提问于2022-08-03得票数 0
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2回答
我正在尝试允许用户输入一个搜索词，以找到前5篇文章匹配他们的搜索。我正在比较各种方法(gensim word2vec，doc2vec，近邻等)的结果/性能。
我已经成功地创建了代码来利用Spacy中的标准相似度函数，然而，当它循环遍历大量文档列表时，将相似度分数附加到pandas df中，这花费的时间太长。
有没有一种方法可以返回前5个最相似的文档，而不需要附加循环和pandas？原因是，与其他文档相比，此方法返回最合理的前5个文档(嵌入单词的乐趣！)
#load relevant libraries
import pandas as pd
import numpy as np
浏览 18提问于2018-08-02得票数 4
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我们有一个熊猫数据栏，有三栏:主语、动词和宾语。
在主题栏中，数据看起来像"I“或”we“。动词栏中的，看起来像是"had”、“not”或“loved”。在object列中，看上去像“真空”或“地板”。
我试图用spacy对所有这些列进行分类，以添加三个新列: subject_lemma、verb_lemma和object_lemma。我可以用下面的代码做到这一点，但我遇到的问题是有些事情没有被正确地命名(例如，动词栏中带有“爱”的单元格没有被更改为现在时态“爱”，它只是保持不变)。在做了一些测试之后，我认为这是因为“爱”被标记为形容词而不是动词。有什么办法能让我解决这个问题吗
浏览 1提问于2021-07-17得票数 1
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我正在尝试将一些spaCy NLP函数应用到包含在熊猫数据中的文本中。对于简单的进程，lambda函数似乎可以工作。但是，当尝试执行需要在单独的函数中定义更复杂的语句的任务时，我很难使lambda方法正常工作。具体来说，对于包含在dataframe中的标记化文本，什么是过滤掉停止词的最佳方法?下面的示例寻求过滤并返回非停止词。我计划将其扩展到其他spaCy标记，但正在尝试使用token.is_stop属性来计算方法。
最起码的例子：
import numpy as np
import pandas as pd
import spacy
df = pd.DataFrame({'Text
浏览 2提问于2020-06-08得票数 0
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我使用SpaCy库生成依赖项，并使用以下代码将其保存为CoNLL格式。 import pandas as pd
import spacy
df1 = pd.read_csv('cleantweets', encoding='latin1')
df1['tweet'] = df1['tweet'].astype(str)
tweet_list = df1['tweet'].values.tolist()
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
for i in twe
浏览 16提问于2019-09-04得票数 2
回答已采纳
我正在使用C/C++从遗留的后端系统中提取大量数据，并使用distutils将其转移到Python。在Python中获取数据后，我将其放入pandas DataFrame对象中进行数据分析。现在我想走得更快，并想避免第二步。
pandas有没有一个C/C++ API，可以在C/C++中创建一个DataFrame，添加我的C/C++数据并将其传递给Python？我在想一些类似于numpy C API的东西。
我已经考虑过在C中创建numpy数组对象作为解决办法，但我大量使用timeseries数据，也希望有TimeSeries和date_range对象。
浏览 0提问于2012-07-23得票数 19
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1回答
我正在研究一种注释文本的方法，目前正在构建一个函数，将每个文本及其pos添加到dataframe的行中。
正文: pos：
be AUX look动词
import spacy
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns = ['Text', 'pos'])
def annotate(text):
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp(text)
for token in doc:
print(toke
浏览 3提问于2021-12-10得票数 0
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我想计算余弦相似度，但在将dataframe列转换为它的列表后，我得到了一个错误消息:参数'string‘的类型不正确(预期的str，got列表)。
import pandas as pd
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
df= [['24, Single, Consultant, Canada, I am interested in visiting Isreal again'], ['18, Single, Student, I want to go back Costa Ri
浏览 49提问于2021-03-09得票数 1
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我想使用Spacy的Doc扩展功能。我需要将dataframe列转换成只包含文本的元组和一个包含列名值对的字典。 使用pandas dataframe.to_dict(orient='records')很接近，但不允许我只使用1列或选择特定的列。将to_dict()方法应用于单个数据框列也不能使我更接近所需的布局。我应该采取不同的方法吗？ import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Textitself': ['Just a text'],
'Textkey': [502]
浏览 29提问于2019-04-24得票数 1
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我正在研究具有(14640,16)形状的，使用Pandas和Spacy进行预处理，但在获取lemmetized形式的文本时有问题。此外，如果我使用仅包含文本列的pandas系列(即只包含一列的数据帧)，也会出现不同的问题。
代码：(Dataframe)
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
df['parsed_tweets'] = df['text'].apply(lambda x: nlp(x))
df[:3]
结果：
之后，我使用parsed_tweets遍历列，以获得列表化的数据，但得到了错误。
代码
浏览 12提问于2019-11-14得票数 1
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1回答
在将下列代码应用于数据集中的一列时，我发现存在一些困难：
import spacy
import pandas as pd
nlp = spacy.load('en_core_web_sm',disable=['ner','textcat'])
def f(text):
pos = ""
for token in text:
pos += token.pos_ + " "
return pos
df['Structure']= df.Low_Senten
浏览 3提问于2020-11-06得票数 1
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我使用SpaCy和Pandas来获得一个带有词性(POS)导出的句子。守则如下：
import spacy
import xlsxwriter
import pandas as pd
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
text ="""He is a good boy."""
doc = nlp(text)
for token in doc:
x=[token.text, token.lemma_, token.pos_, token.tag_,token.dep_,token.shap
浏览 0提问于2018-06-16得票数 0
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2回答
我正在尝试使用spaCy和Pandas (PySpark)提取实体，但我得到了一个错误。
使用UDF没有错误，但速度很慢。我做错了什么？
每次加载模型都是为了避免加载错误- Can't find model 'en_core_web_lg'. It doesn't seem to be a shortcut link, a Python package or a valid path to a data directory.
工作UDF:
def __get_entities(x):
global nlp
nlp = spacy.load(&#
浏览 4提问于2020-09-01得票数 0
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1回答
我在通过SpaCy依赖匹配器传递一个dataframe列时遇到了困难。我试图修改在一个透透的问题中找到的解决方案，即“使用Pandas dataframe进行空间依赖分析”，但没有成功。
import pandas as pd
import spacy
from spacy import displacy
from spacy.matcher import DependencyMatcher
from spacy.symbols import nsubj, VERB, dobj, NOUN
nlp = spacy.load("en_core_web_lg")
text = &
浏览 12提问于2022-06-08得票数 0
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1回答
我试图将自写函数应用到包含spacy对象(已处理文本)的列中。
考虑下面的例子。我有句话：sent = 'Dies ist ein generischer Satz mit einem bestimmten Wort und anderen Worten.'
我用香料来处理这句话，然后用一个匹配词来检测“麦汁”和"Worten"：
import spacy
nlp = spacy.load("de_core_news_lg")
processed_sentence = nlp(sent)
matcher = spacy.matcher.Matc
浏览 3提问于2022-07-27得票数 0
1回答
正则表达式SpaCy
、、、
我正在创建一个匹配数字的spaCy正则表达式，并提取它的熊猫数据帧。
问:熊猫从数字中提取，但覆盖值而不是附加值。如何解决这个问题？
(原始代码信用: yarongon)
from __future__ import unicode_literals
import spacy
import re
import pandas as pd
from datetime import date
nlp = spacy.load('en_core_web_sm', disable=['parser', 'tagger', 'ner'])
d
浏览 3提问于2018-01-12得票数 1
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我在Ubuntu16.04上安装了spaCy v2.0.2。然后我用
sudo python3 -m spacy download en
下载英语模型。
在此之后，我使用Spacy如下：
from spacy.lang.en import English
p = English(parser=True, tagger=True, entity=True)
d = p("This is a sentence. I am who I am.")
print(list(d.sents))
但是，我得到了这个错误：
File "doc.pyx", line 511,
浏览 1提问于2017-11-20得票数 0
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我试图在heroku中部署一个应用程序，它成功地完成了，但是当我点击查看应用程序时，它在一个红色的框中显示了这个错误！
OSError: E050找不到'en_core_web_trf‘模型。它似乎不是Python包，也不是数据目录的有效路径。
这是我的代码：
import spacy_streamlit
import streamlit as st
import pandas as pd
from spacy_transformers import Transformer
from spacy_transformers.pipeline_component import DEFA
浏览 10提问于2021-05-18得票数 2
1回答
考虑一下这个最小的数据
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
import pandas as pd
import numpy as np
mydata = pd.DataFrame({'text' : [u'the cat eats the dog. the dog eats the cat']})
我知道我可以使用apply在我的文本专栏上运行spacy：
mydata['parsed'] = mydata.text.apply(lambda x: nlp
浏览 0提问于2018-10-19得票数 0
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我正在尝试提取主语-动词-宾语三重奏，然后附加一个ID。我使用一个循环，所以我提取的三胞胎列表中保留了行的结果，没有找到三重奏。所以看起来：
[]
[trump,carried,energy]
[]
[clinton,doesn't,trust]
当我打印我的列表时，它看起来和预期的一样。
然而，当我尝试从mylist创建一个dataframe时，我会得到一个由空行引起的错误。
`IndexError: list index out of range`.
为了避免这种情况，我尝试包括一个if语句，但问题是一样的。我也尝试使用reindex代替，但df2结果为空。
# -*- codin
浏览 0提问于2018-03-28得票数 1
回答已采纳
我需要根据基于spacy规则的配对结果分割一只熊猫DataFrame。以下是我尝试过的。
import pandas as pd
import numpy as np
import spacy
from spacy.matcher import Matcher
df = pd.DataFrame([['Eight people believed injured in serious SH1 crash involving truck and three cars at Hunterville',
'Fire and emergency responding to i
浏览 4提问于2020-07-20得票数 2
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2回答
如何使spaCy不区分大小写？
是否有我应该添加的代码片段或其他什么，因为我无法获得不大写的实体？
import spacy
import pandas as pd
from spacy.pipeline import EntityRuler
nlp = spacy.load('en_core_web_sm', disable = ['ner'])
ruler = nlp.add_pipe("entity_ruler")
flowers = ["rose", "tulip", "african dai
浏览 1提问于2021-06-16得票数 2
回答已采纳
使用Pandas NLP执行句子标记器，并将其写入spaCy数据帧。
# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
from __future__ import unicode_literals
# Extraction
import spacy,en_core_web_sm
import pandas as pd
# Read the text file
nlp = en_core_web_sm.load()
doc = nlp(unicode(open('o.txt').read().decode('utf8'
浏览 0提问于2018-01-14得票数 2
回答已采纳
我使用pandas读取excel文件中的内容：
import pandas as pd
df = pd.read_excel("FAM_template_Update 1911274_JS.xlsx" )
df
尝试使用spacy:：提取实体时：
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp(df)
for enitity in doc.ents:
print((entity.text))
Got：：TypeError:参数'string‘的类型不正确(应为str，go
浏览 20提问于2020-02-07得票数 2
1回答
我想在令牌化之后使用spaCy删除停止词。但是，给我一个错误，错误是AttributeError: 'str' object has no attribute 'is_stop'，我想要做的数据是在标记过程之后的数据，这个列名为“令牌化”--如何修复它？
import pandas as pd
from spacy.lang.id import Indonesian
nlp = Indonesian()
data = [
'Aku suka sekali beradai di wilayah yang dingin',
浏览 12提问于2021-11-28得票数 2
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0回答
我有一个Python Pandas dataframe，其中我需要对其中两列中的单词进行词汇化。我正在使用spacy来做这件事。
import spacy
nlp = spacy.load("en")
我正在尝试使用基于这个示例的词汇化(它工作得非常好)：
doc3 = nlp(u"this is spacy lemmatize testing. programming books are more better than others")
for token in doc3:
print (token, token.lemma, token.lemm
浏览 4提问于2017-11-27得票数 3
我正在重新标记一些spaCy文档，然后我需要它们的依赖关系树("parser"管道组件)。 然而，我不确定spaCy是否正确地处理了这个问题。我在文档和spacy教程中找不到任何关于retokenizer如何工作的信息。我发现的唯一一件事是原始retokenizer cython源代码，它们确实处理依赖关系，但是看起来它们只处理它们，它们不会再次进行分析。 所以我需要知道我是否可以相信我可以进行任何奇怪的retokenizations，或者我必须再次创建依赖树。
浏览 7提问于2021-01-20得票数 0
回答已采纳
下面的演示如何使用spaCy添加多个EntityRuler。这样做的代码如下：
import spacy
import pandas as pd
from spacy.pipeline import EntityRuler
nlp = spacy.load('en_core_web_sm', disable = ['ner'])
ruler = nlp.add_pipe("entity_ruler")
flowers = ["rose", "tulip", "african daisy"]
f
浏览 5提问于2021-06-15得票数 1
回答已采纳
我搞不懂发生了什么事。在我的google colab环境中，我有一个数据框架，使用spaCy的命名实体提取来自纽约时报的代码片段，如下所示： raw_data = {'id': [1,2,3],
'ents': [[(('PARIS', 'GPE'), 6), (('French', 'NORP'), 3), (('France',
'GPE'), 1)],
[(('CHINA','G
浏览 10提问于2020-12-05得票数 0
2回答
从文件中读取分隔数据时，pandas库能够解释数据列的类型。 当向pandas数据帧传递通过pandas之外的某个过程组装的字符串列表时，pandas会将内部列表类型保留为字符串： data = [ ['1','2'],['3','4'] ]
cols = ['foo', 'biz']
df = DataFrame(columns=cols, data=data)
print(numpy.sum(df.values))
$: <literal sum of the strings>
浏览 12提问于2020-07-22得票数 2
回答已采纳
2回答
我有一个大型的pandas调查字符串响应数据框架，我们想要试用Spacy的NLP的一些功能。我们目前只是在探索这些功能，但正在努力解决如何将数据格式化为与spacy的nlp功能一起工作的格式。
最终，我们希望能够查看针对用户数据的字符串响应中的热门主题。
如何在数据帧的列上运行nlp管道？还是我绕错了路？
浏览 2提问于2018-10-19得票数 3
2回答
假设你有几个子解析器的公共参数：
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument(
"--learn_rate",
type=float,
)
subparsers = parser.add_subparsers(help='task', dest='lib')
spacy_parser = subparsers.add_parser(
"spacy",
)
args = vars(pars
浏览 3提问于2019-08-05得票数 1
1回答
我希望有人能帮我做以下事情： 我希望使用空格来标识数据帧中的模式 这是dataframe: Input Import pandas as pd
testNet=pd.DataFrame([[12,"Excellent but I want to buy it"],
[18,"Super I wish to buy it"],
[23,"We hope to buy now"],
[24,"She hope
浏览 13提问于2020-04-13得票数 0
我想通过在动词单词的末尾加上一个'X‘来标记句子中的动词，就像这个verbX。
SpaCy为不单独索引的句子元素分配标记。例如，spaCy将单词.后面的括号(或句号看作单独的位置，而不是.。因此，标签的索引无法可靠地将X插入句子中。下面的函数通过从标记中重构句子来工作。但是，它只允许我在动词的开头插入X。
有没有办法把X贴在动词单词的末尾，比如这个verbX？(动词与X之间没有空格)
import pandas as pd
import spacy
nlp = spacy.load('en')
s = "Dr. John (a fictional charta
浏览 0提问于2018-06-03得票数 1
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我试图在dataframe列上应用spaCy的令牌程序，以获得一个包含令牌列表的新列。假设我们有以下数据：
import pandas as pd
details = {
'Text_id' : [23, 21, 22, 21],
'Text' : ['All roads lead to Rome',
'All work and no play makes Jack a dull buy',
'Any port in a storm',
浏览 2提问于2022-07-22得票数 2
回答已采纳
2回答
我想用spacy来计算句子中词性分裂的百分比，类似于
目前能够检测和计数POS。如何找到拆分百分比。
from __future__ import unicode_literals
import spacy,en_core_web_sm
from collections import Counter
nlp = en_core_web_sm.load()
print Counter(([token.pos_ for token in nlp('The cat sat on the mat.')]))
当前输出：
Counter({u'NOUN': 2, u&#
浏览 3提问于2018-08-04得票数 0
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1回答
一句背景：我有来自自动转录演讲的文本数据，我想比较它们的内容的相似性(例如，他们正在谈论的内容)来进行聚类和推荐。我对NLP很陌生。
data ：我使用的数据是可用的。对所有懒惰的人来说
clone https://github.com/TMorville/transcribed_data
下面是将其放入df的代码片段：
import os, json
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
def td_to_df():
path_to_json = '#FILL OUT
浏览 0提问于2018-06-07得票数 7
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我正试图通过web将spacy的依赖解析器集成到java中的遗留代码中。
所有其他组件标记器、标记器、merged_words、NER都是从遗留NLP代码中完成的。我只想应用依赖解析器以及spacy 3的依赖规则匹配器。
我尝试了以下方法
使用创建一个新的doc对象。
from spacy.tokens import Doc
sent=["The heating_temperature was found to be 500 C"]
words=["The","heating_temperature", "was",
浏览 8提问于2021-09-17得票数 1
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1回答
目前，我正试图通过在不需要时删除额外的spaCy组件并在以后启用它们来加快我的应用程序。我想出了这个密码。
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_lg", disable=('ner', 'textcat'))
nlp.pipe_names
它给出了以下输出
['tagger', 'parser']
我必须执行一项任务，下面是代码片段
text = """Extracts the selected layers in the specifie
浏览 0提问于2020-04-13得票数 0
回答已采纳
我试图使用在依赖关系图上定义的简单规则/模式从句子中提取非常基本的信息(例如，主题->谓词->对象等三元组)。我开始使用，因为它很容易设置和使用GPU以获得更好的性能。然而，我注意到，对于一些句子，产生的依赖图看上去并不像我预期的那样--尽管我不是专家。因此，我尝试了另外两种解决方案：和 (我知道它们是由不同的组维护的？)
例如，“汤姆让山姆相信爱丽丝得了癌症。”我已经打印了所有三种方法的依赖项。CoreNLP和spaCy产生了相同的依赖关系，它们与StanfordNLP的依赖关系不同。因此，我倾向于使用CoreNLP和spaCy (另一个优势是，它们会随NER开箱而来)。
有没有
浏览 0提问于2019-05-23得票数 0
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我有一个包含一列文章标题的csv，我使用SpaCy从其中提取出现在标题中的任何人的姓名。当尝试使用由SpaCy提取的名称向csv添加新列时，它们不会与从中提取它们的行对齐。 我相信这是因为SpaCy结果有自己的索引，独立于原始数据的索引。 我尝试将索引添加到新的列行中，但得到"ValueError:传递的值的长度是2，索引意味着10“。 如何将SpaCy输出与它们所在的行对齐？ 下面是我的代码： import pandas as pd
from pandas import DataFrame
df = (pd.read_csv(r"C:\Users\Admin\Downloa
浏览 11提问于2021-03-24得票数 0
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我使用Spacy作为"POS标签“，并获得以下错误。我有一个dataframe，它有列"description“，其中我需要提取每个单词的POS。
Dataframe：
No. Description
1 My net is not working
2 I will be out for dinner
3 Can I order food
4 Wifi issue
代码：
import pandas as pd
read_data = pd.read_csv('C:\\Users\\abc\\def\\p
浏览 0提问于2018-12-13得票数 2
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我正在为一些短信做POS标签。我用spacy来获取POS标签。为什么我要为未知的单词得到名词标签？例如，如果我传递sbxdata，就会得到名词标记。我希望没有像sbxdata这样有意义的词。我想要的是，我不应该得到任何未知单词的标签，或者我只想得到普通英语单词的POS标签。是否有任何库/可用于此的任何方法？
举个例子，我有下面的句子。
值大列sbxdata实际最大ptsavatar
为此，我将得到以下POS标签。
如何去掉sbxdata和ptsavatar的名词标记。类似地，我需要去掉任何未知单词的随机标记。此外，我怀疑，在默认情况下，它是作为名词。任何帮助都会很感激的。
这是我的密
浏览 4提问于2020-12-29得票数 0
回答已采纳
我正在尝试在spacy nlp管道中加载100d的密文。 我创建spacy格式的词汇表，如下所示： python -m spacy init-model en spacy.glove.model --vectors-loc glove.6B.100d.txt 通过在第一行添加"400000 100“将glove.6B.100d.txt转换为word2vec格式。 现在 spacy.glove.model/vocab has following files:
5468549 key2row
38430528 lexemes.bin
5485216 strings.json
16
浏览 49提问于2020-06-18得票数 0
回答已采纳
1回答
下面的代码创建一个dataframe、令牌化和筛选停止词。但是，am I仍然试图正确地收集结果，以便将其加载回dataframe的一个列中。试图将结果返回到dataframe (使用注释代码)会产生以下错误ValueError: Length of values does not match length of index。问题似乎在于我如何将列表重新加载到df中。我想这是一次一次治疗他们。我不清楚如何形成一个列表，这是我认为是必要的。append()和extend()似乎都不合适，如果是的话，我做得不太好。任何洞察力都将不胜感激。
极小例子
# Load libraries
import n
浏览 3提问于2020-06-12得票数 0
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2回答
我正在尝试过滤只包含一个值的行(其他值是Nan)。
我试过：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"text":["NLTK is a leading platform for building Python","Natural Language Processing with Python provides a practical introduction to programming for language processing","Written b
浏览 1提问于2020-02-23得票数 0
我使用了中提供的命令。我遵循以下所有步骤：-
使用spacy格式创建模型TRAIN_DATA =[ ("Pizza is a common fast food.", {"entities": [(0, 5, "FOOD")]}), ("Pasta is an italian recipe", {"entities": [(0, 5, "FOOD")]})]
使用以下代码转换.spacy文件中的列车和开发数据：-
import os
from tqdm import tqdm
impo
浏览 2提问于2022-06-27得票数 1
回答已采纳
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