迭代PANDAS DATAFRAME时添加、删除、编辑行和列
迭代PANDAS DATAFRAME时添加、删除、编辑行和列
提问于 2017-08-15 22:03:49
我有一个包含超过50,000条tweet的csv文件，我在Pandas中以DataFrame的形式打开
df = pd.read_csv('dataset_tweets.csv')
我的目标是分析推文的情绪，在继续之前，我需要对推文进行规范化。我已经为此定义了一个函数，并且我想将输出添加为数据帧的新列(例如Text_Normalized)。
然而，如果满足某些条件(例如，如果tweet不是用英语编写的)，我可能还需要删除该行。
如何遍历数据帧，将"normalizer“函数应用于文本列，如果行不满足特定条件则将其删除，并最终添加一个文本规范化的新列？
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2017-08-15 23:30:32
假设你有一些“文本归一化”功能：
def normalises_text(text):
....
return normalised_text您可以将此“按行”应用到“text”列，并非常简单地将其放入一个新列中，如下所示：
df['normalised_text'] = df.text.apply(normalises_text)要删除不符合某些条件的行，您需要一种在数据帧中定义条件的方法。
假设您定义了一个函数来识别文本是否为英语，并返回一个布尔值：
def is_text_english(text):
....
return text_is_english然后像前面一样将其放入一列中：
df['text_is_english'] = df.text.apply(is_text_english)然后，您可以按如下方式过滤数据帧：
filtered_df = df[df.text_is_english]或者，假设你有一个专栏，其中说明了推文的语言，你可以这样做：
filtered_df = df[df.tweet_language == 'EN']这里的关键点是apply函数：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.apply.html
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/45694517
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