如何在熊猫数据框列上实现功能答案

【问题标题】：How to implement function on pandas dataframe column如何在熊猫数据框列上实现功能
【发布时间】：2019-02-04 16:25:28
【问题描述】：

我正在尝试将 textacy.extract.subject_verb_object_triples 函数应用于 pandas df 列。该函数返回空的生成器对象，而不是像这样应用时的 subject_verb_object_triples：

sp500news3['title'].apply(lambda x: textacy.extract.subject_verb_object_triples)

或

sp500news3['title'].apply(textacy.extract.subject_verb_object_triples)

我也试过了：

import spacy
import textacy
def extract_SVO1(text):
    new_doc = textacy.extract.subject_verb_object_triples(text)
    new_list = list(new_doc)
    text = new_list

sp500news3['title'] = sp500news3['title'].apply(extract_SVO1)

如何在我的数据框列上实现函数以返回正确的函数输出？

【问题讨论】：

你没有从你定义的函数中返回任何东西。您需要添加一个 return 语句以使用 apply 将分配返回到您的列。

标签： python pandas nlp spacy textacy

【解决方案1】：

原因是textacy.extract.subject_verb_object_triples 返回了一个生成器，它必须被转换成某种可迭代的。您的两种方法都可行，但需要进行一些修改。

第一种方式：消费生成器

sp500news3['title'].apply(lambda x: textacy.extract.subject_verb_object_triples).apply(pd.Series)

第二种方式：写一个单独的函数来申请

def extract_SVO1(text):
    new_doc = textacy.extract.subject_verb_object_triples(text)
    new_list = list(new_doc)
    return new_list

【讨论】：