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python - 如何迭代列表并通过 pandas 数据框列获取情绪？

问题描述

How to iterate the list and get the sentiments through pandas dataframe column?

我有一个只有一列的数据框，并且该列中只有评论。

data.head()

输出 ：

    Review
0   If you've ever been to Disneyland anywhere you...
1   Its been a while since d last time we visit HK...
2   Thanks God it wasn t too hot or too humid wh...
3   HK Disneyland is a great compact park. Unfortu...
4   the location is not in the city, took around 1...

我正在使用拥抱面部情绪分类器，例如返回评论的情绪

classifier("My name is mark")

输出是：

[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9953688383102417}]

仅获取标签：

basic_sentiment = [i['label'] for i in value if 'label' in i]
basic_sentiment

输出是：

['POSITIVE']

如何在分类器的数据框中运行所有给定的注释并返回输出？

sent = []

for i in text[:]:
  sentiment = classifier(i)
  sent.append(sentiment)

我尝试了上面的代码，但它返回错误

标签： pythonpandaslistdataframesentiment-analysis

解决方案

我了解您的问题是遍历熊猫数据框，而不仅仅是label从分类器返回。

如果要返回带有分类器（）结果的列表，则需要：

sent = []

for i in range(len(data)):
    sentiment = classifier(data.iloc[i,0])
    sent.append(sentiment)

range(len(data))遍历数据框的所有行。data.iloc[i,0]从第 i 行和第 0 列中获取值（您只有一列，python 是零索引的）。

您还可以将分类器的结果保存在另一列中，这样您就有一个包含两列的数据框，一列包含纯文本，另一列包含情绪：

# initialize new column
data['Sentiment'] = ''

for i in range(len(data)):
    data.iloc[i,1] = classifier(data.iloc[i,0])

Wheredata.iloc[i,1]以第 i 行和索引为 1 的列为目标，这是您的第二列（零索引）Sentiment。

如果您只想保存label您需要将该步骤插入代码中，但是您并不清楚您要保存什么。

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