Python 将 pandas 数据框中的单词单数化

Question

我想将“短语”栏中的复数词转换为单数词。如何遍历每一行和每一项？

my_data = [('Audi Cars', 'Vehicles'),
           ('Two Parrots', 'animals'),
           ('Tall Buildings', 'Landmark')]
test = pd.DataFrame(my_data)
test.columns = ["Phrase","Connection"]
test

我试过了

test["Phrase"] = test["Phrase"].str.lower().str.split()
import inflection as inf
test["Phrase"].apply(lambda x:inf.singularize([item for item in x]))

我想要的输出是

Phrase:         Connection:
Audi Car        Vehicles
Two Parrot      animals
Tall Building   Landmark

请注意，我只想单数化一列Phase

Answer 1

略有变化-

test['clean'] = test['Phrase'].apply(lambda x: ' '.join([inf.singularize(item) for item in x.split()]))

输出

           Phrase Connection          clean
0       Audi Cars   Vehicles       Audi Car
1     Two Parrots    animals     Two Parrot
2  Tall Buildings   Landmark  Tall Building

说明

在您现有的代码中，您正在这样做 -

test["Phrase"].apply(lambda x:inf.singularize([item for item in x]))

让我们以第一个例子来看看会发生什么。 x 在这种情况下将是 Audi Cars -

[item for item in x] 返回一个字符列表 - ['A', 'u', 'd', 'i', ' ', 'C', 'a', 'r', 's'] 所以singularize 不起作用，因为它只对字符起作用。

诀窍是使用 x.split() 拆分单词，然后将 singularize 放入列表理解中。

最后执行' '.join() 来取回字符串。