AttributeError：“列表”对象在词频逆文档频率中没有属性“较低”答案

【问题标题】：AttributeError: 'list' object has no attribute 'lower' in term frequency inverse document frequencyAttributeError：“列表”对象在词频逆文档频率中没有属性“较低”
【发布时间】：2020-05-08 12:57:59
【问题描述】：

我在堆栈溢出中发现了很多与此问题相关的帖子。我尝试了这些，但仍然遇到同样的错误。我正在使用 python 3.7 并为我的 urdu 数据集编写了以下代码

Tfidf_vect = TfidfVectorizer()

x=Tfidf_vect.fit(df['final'])

但收到错误消息AttributeError: 'list' object has no attribute 'lower' 然后我发现了这个堆栈溢出帖子

AttributeError: 'list' object has no attribute 'lower' : clustering

。它建议 TfidfVectorizer 只需要一个句子列表所以我按照解决方案中提到的步骤修改代码并使用以下代码

vectors = TfidfVectorizer()
dataset_list=df['final'].values.ravel().tolist()
X = vectors.fit_transform(dataset_list)

样本数据集可用here 还是一样的错误信息。你能建议我纠正的步骤吗？

【问题讨论】：

请提供您输入数据的样本
请edit您的问题在您的问题中包含您输入数据的样本，而不是作为链接或图片，以制作minimal reproducible example。在调用转换器之前准确了解 your 数据 (df) 的样子非常重要。见How to make good pandas examples

标签： python nlp

【解决方案1】：

fit_transform 方法接受一个 iterable，它产生 str、unicode 或 file 对象作为参数。您的输入数据中可能有被忽略的项目。确保所有项目都是 str。通过下面的 sn-p 检查。

False in map((lambda x: type(x) == str), df['final'])

【讨论】：