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Pandas将列表列转换为文本数据预处理列

google-colaboratory join pandas python

tonytone · 技术社区 · 2 年前

我有一个如下所示的数据集:

观点	文本
积极乐观的	[‘chewy’、‘what’、‘dhepburn’、‘said’]
中立的	['chewy','plus','you','ve','added']

我想把它转换成:

观点	文本
积极乐观的	切尼·德伯恩说了什么
中立的	你添加的chewy plus

我主要想将由列表组成的“text”列转换为一列文本。

我已经完成了此代码的多个版本:

def joinr(words):
   return ','.join(words)

#df['text'] = df.apply(lambda row: joinr(row['text']), axis=1)
#df['text'] = df['text'].apply(lambda x: ' '.join([x]))
df['text'] = df['text'].apply(joinr)

我不断得到类似的东西:

观点	文本
积极乐观的	[“c h e w y”,“w h a t”,“d h e p b u r n”,“s a i d”]
中立的	[“c h e w y”,“p l u s”,“y o u”,“v e”,“a d d e d”]

这是ML模型数据预处理的一部分。我在Google Colab工作(类似于Juypter笔记本)。

2 回复 | 直到 2 年前

ArchAngelPwn 2 年前

我相信你的问题是轴=1你不需要它

data = {
    'sentiment' : ['positive', 'neutral'],
    'text' : ["['chewy', 'what', 'dhepburn', 'said']", "['chewy', 'plus', 'you', 've', 'added']"]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['text'] = df['text'].apply(lambda x : x.replace('[', '')).apply(lambda x : x.replace(']', '')).apply(lambda x : x.replace("'", ''))
df['text'] = df['text'].apply(lambda x : x.split(','))
df['text'] = df['text'].agg(' '.join)
df

keramat 2 年前

使用 join :

df['test'].str.join(' ')

演示:

df = pd.DataFrame({'test': [['chewy', 'what', 'dhepburn', 'said']]})
df['test'].str.join(' ')

输出:

0    chewy what dhepburn said
Name: test, dtype: object

根据评论:

#Preparing data
string = """sentiment   text
positive    ['chewy', 'what', 'dhepburn', 'said']
neutral ['chewy', 'plus', 'you', 've', 'added']"""
data = [x.split('\t') for x in string.split('\n')]
df = pd.DataFrame(data[1:], columns = data[0])

#Solution
df['text'].apply(lambda x: eval(x)).str.join(' ')

此外,您可以更简单地使用:

df['text'].str.replace("\[|\]|'|,",'')

输出:

0    chewy what dhepburn said
1     chewy plus you ve added
Name: text, dtype: object

mozway 2 年前

如果有列表的字符串表示,则可以使用:

from ast import literal_eval

df['text'] = df['text'].apply(lambda x: ' '.join(literal_eval(x)))

如果确实只想删除括号和逗号,请使用正则表达式:

df['text'] = df['text'].str.replace('[\[\',\]]', '', regex=True)

输出:

  sentiment                      text
0  positive  chewy what dhepburn said
1   neutral   chewy plus you ve added

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