使用熊猫系列运行 for 循环或 .apply

Question

我正在尝试为我的 pandas 系列运行一个 for 循环或 .apply 使用 lambdas。代码如下：

df['sentiment_score'] = df.apply(lambda x: analyzer.polarity_scores(x['Filtered_text']), axis=1)

我想要实现的是对于df['Filtered_text'] 中的每个单词，通过列应用analyzer.polartiy_scores(x['Filtered_text'])。

df['Filtered_text'] 中存储的内容示例：

[website, needs, convinient, terrible]
[filters, mobile, version, site]

因此，对于这些单词中的每一个，我希望将其应用于analyzer.polarity_scores

我也试过这个：

df['sentiment_score'] = df['Filtered_text'].apply(lambda x: analyzer.polarity_scores(x))

但我收到此错误：

AttributeError: 'list' object has no attribute 'encode'

还有这个：

df['sentiment_score'] = df['Filtered_text'].apply(lambda x: [ft for ft in x: analyzer.polarity_scores(x)])

谢谢

Answer 1

我会使用列表推导来解决这个问题：

df['sentiment_score'] = df['Filtered_text'].apply(lambda x: [analyzer.polarity_scores(e) for e in x])