如何统计UCREL语义分析系统（USAS）加载的语义标签的出现次数答案

【问题标题】：How to count the occurence of semantic tags loaded by UCREL Semantic Analysis System (USAS)如何统计UCREL语义分析系统（USAS）加载的语义标签的出现次数
【发布时间】：2021-09-09 16:00:55
【问题描述】：

我为一些歌词加载了 UCREL 语义分析系统 (USAS)。结果示例如下：

因为 Z5/A2.2 那Z8 是A3 好的A5.1 做 A1.1.1 不是Z6 停止 T2- 我 Z8MF 右Z4

每个单词都有一个语义标签。所有这些标签都在http://ucrel.lancs.ac.uk/usas/semtags.txt

我需要计算每个标签的出现次数。所以，我尝试使用 Pandas 进行编码。这没什么大不了的。问题是我需要计算标签直到点（。）之后的第二个数字。例如，“A1.1”、“A1.1.1”或“A1.1.2”必须算作A1.1

我运行的初始代码如下，但它只是计算所有出现的标签，不具备我上面解释的条件。

import re
import pandas as pd
import pandas.io.common
from pprint import pprint
import glob

files = glob.glob("/[folder name]/**/*.txt", recursive = True)

files = list(filter(lambda file: os.stat(file).st_size > 0, files))

for file in files:
  data = pd.read_csv(file, engine='python', encoding='utf-8', error_bad_lines=False, header=None, usecols=[1], sep=' ')
  data[1].value_counts().reset_index().to_csv(str(file) +'_totals.txt')

请问如何添加我需要的条件？

【问题讨论】：

标签： python pandas semantics

【解决方案1】：

让我们尝试使用 str.split，然后将第一个值保持为 2，然后将 str.join 重新组合在一起：

out = df[1].str.split('.').str[:2].str.join('.').value_counts().reset_index()

或map:

out = df[1].map(lambda s: '.'.join(s.split('.')[:2])).value_counts().reset_index()

out:

  index  1
0  A1.5  3
1  A1.1  2
2  A1.4  1
3  A1.3  1
4  A1.6  1
5  A1.7  1
6  A1.2  1

*注意，此处不能使用具有最大拆分长度的rsplit，因为这样A1.5 将被转换为A1，而不是保持为A1.5。

使用的样本数据：

df = pd.DataFrame({1: ['A1.1.1', 'A1.1.2', 'A1.2', 'A1.3', 'A1.4', 'A1.5',
                       'A1.5.1', 'A1.5.2', 'A1.6', 'A1.7']})

df:

        1
0  A1.1.1
1  A1.1.2
2    A1.2
3    A1.3
4    A1.4
5    A1.5
6  A1.5.1
7  A1.5.2
8    A1.6
9    A1.7

步骤分解：

df[1].str.split('.')

0    [A1, 1, 1]
1    [A1, 1, 2]
2       [A1, 2]
3       [A1, 3]
4       [A1, 4]
5       [A1, 5]
6    [A1, 5, 1]
7    [A1, 5, 2]
8       [A1, 6]
9       [A1, 7]
Name: 1, dtype: object

df[1].str.split('.').str[:2]

0    [A1, 1]
1    [A1, 1]
2    [A1, 2]
3    [A1, 3]
4    [A1, 4]
5    [A1, 5]
6    [A1, 5]
7    [A1, 5]
8    [A1, 6]
9    [A1, 7]
Name: 1, dtype: object

df[1].str.split('.').str[:2].str.join('.')

0    A1.1
1    A1.1
2    A1.2
3    A1.3
4    A1.4
5    A1.5
6    A1.5
7    A1.5
8    A1.6
9    A1.7
Name: 1, dtype: object

【讨论】：