在 Python 中使用 NLTK 和 Pandas 解压的值太多答案

【问题标题】：Too many values to unpack using NLTK and Pandas in Python在 Python 中使用 NLTK 和 Pandas 解压的值太多
【发布时间】：2015-01-17 16:33:30
【问题描述】：

我正在尝试不同的方法来使 NLTK 的朴素贝叶斯使用 NLTK 和 Pandas 模块工作，但我收到“太多值无法解包”错误。

import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
import numpy as np
import re
import nltk

### Remove cases with missing name or missing ethnicity information
def read_file():
    data = pd.read_csv("C:\sample.csv", encoding="utf-8")
    frame = DataFrame(data)
    frame.columns = ["Name", "Gender"]

    return frame
#read_file()

def gender_features(word):
    return {'last_letter': word[-1]}
#gender_features()

frame = read_file()
featuresets = [(gender_features(n), gender) for (n, gender) in frame]
train_set, test_set = features[500:], featuresets[:500]
classifier = nltkNaiveBayesClassifier.train(train_set)

【问题讨论】：

您在哪一行得到错误？您能否从您的sample.csv 中提供两条示例行？
顺便说一句，在没有人回答您的旧问题后，您因重复问题而被抓到。
您的代码也无法编译和运行...
谢谢，我对 Pandas 和 nltk 都很陌生，我将代码搁置了几天，并认为我正在尝试一些新的东西，这两个帖子是不同的，因为我正在尝试一些示例数据集和我自己的数据集，但回想起来它们不应该是两个不同的帖子，我已经删除了之前的帖子，希望它从公众视野中删除。

标签： pandas python-2.7 machine-learning nlp nltk

【解决方案1】：

我怀疑您在使用 panadas.DataFrame 时尝试做比名称分类更大的事情，因为 DataFrame 对象通常在您的 RAM 有限并且想要在您遍历数据以提取特征时利用磁盘空间时使用：

一个二维标记的数据结构，其列可能是不同种类。你可以把它想象成一个电子表格或 SQL 表，或 Series 对象的字典。一般是最常用的熊猫对象。与 Series 一样，DataFrame 接受许多不同类型的输入：

一维 ndarray、列表、字典或系列的字典

二维 numpy.ndarray

结构化或记录ndarray

系列

另一个数据帧

我建议你先通过pandas 教程来了解这个库：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/tutorials.html

然后从http://www.nltk.org/book/ch06.html了解NLTK分类

首先，访问pandas.DataFrame 对象的方式有几个问题。

要遍历数据框的行，您应该这样做：

# Read file into pandas dataframe
df = DataFrame(pd.read_csv('sample.csv'))
df.columns = ['name', 'gender']

for index, row in df.iterrows():
    print row['name'], row['gender']

接下来要训练分类器，您应该这样做：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series

from nltk.corpus import names
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier as nbc

# Create a sample.csv file
male_names = [','.join([i,'m']) for i in names.words('male.txt')]
female_names = [','.join([i,'m']) for i in names.words('female.txt')]
with open('sample.csv', 'w') as fout:
    fout.write('\n'.join(male_names+female_names))

# Feature extractor function.
def gender_features(word):
    return {'last_letter': word[-1]}

# Read file into pandas dataframe
df = DataFrame(pd.read_csv('sample.csv'))
df.columns = ['name', 'gender']

# Extract features. 
featuresets = [(gender_features(name), gender) for index, (name, gender) in df.iterrows()]
# Split train and test set
train_set, test_set = featuresets[500:], featuresets[:500]
# Train a classifier
classifier = nbc.train(train_set)
# Test classifier on "Neo"
print classifier.classify(gender_features('Neo'))

[出]：

【讨论】：