如何在不覆盖先前值的情况下将循环写入数据帧答案

【问题标题】：how to write a loop to data frame without over writing previous value如何在不覆盖先前值的情况下将循环写入数据帧
【发布时间】：2020-02-09 15:45:52
【问题描述】：

基本上我希望程序在数据帧中的行上运行问题是当将每一行的每个处理值写入 csv 文件时，这些值将在所有行中重复，并且循环中的最后一行结果将覆盖其余值这是我的代码：



#Import the libraries
from textblob import TextBlob

import pandas as pd


read=pd.read_csv('HR.csv',delimiter=',',skip_blank_lines=False,skiprows=1,names=['Comments','Score','Sentiment'])
data=pd.DataFrame(read)


for row in data.itertuples():

        rw=str(row)
        obj = TextBlob(rw)


        sentiment=obj.sentiment.polarity

        print(sentiment)

        data['Score']=sentiment



        data.to_csv('HR12.csv',index=False,mode='a')



        if sentiment == 0:
            s='Neutral'
            data['Sentiment']='Neutral'

            data.to_csv('HR12.csv',index=False)


        elif sentiment > 0:
            s='Positive'
            data['Sentiment']='Positive'

            data.to_csv('HR12.csv',index=False)



        else:
            s='Negative'
            data['Sentiment']='Negative'
            data.to_csv('HR12.csv',index=False)

因此，我没有获取在我的输出文件中输入的每一行的每个情绪，而是获取整个数据帧的唯一最后一个值例如：评论、分数、情绪 d1,1,正 d2,1,正 d3,1,正等等。

而不是评论、分数、情绪 d1,-1,负 d2,1,正 d3,1,正等等。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

您应该使用 .apply() 方法通过 lambda 遍历行。

from textblob import TextBlob
import pandas as pd

def get_sent(comment):
   score = TextBlob(comment).sentiment.polarity
   if score == 0:
       return 'Nuetral'
   elif score > 0:
       return 'Positive'
   else:
       return 'Negative'

data = pd.read_csv('HR.csv', delimiter=',', skip_blank_lines=False, skiprows=1, names['Comments','Score','Sentiment'])

data['sentiment'] = data.apply(lambda x: get_sent(x['comments']))

data.to_csv('HR12.csv',index=False)

如果这有帮助，请告诉我！

【讨论】：