如何使用wordnet python从数据帧中提取反义词并将其放入另一个数据帧中。

使用WordNet Python从数据帧中提取反义词并将其放入另一个数据帧中的步骤如下：

导入所需的库和模块：

from nltk.corpus import wordnet as wn
import pandas as pd

创建一个函数，用于提取给定单词的反义词列表：

def get_antonyms(word):
    antonyms = []
    for syn in wn.synsets(word):
        for lemma in syn.lemmas():
            if lemma.antonyms():
                antonyms.append(lemma.antonyms()[0].name())
    return antonyms

创建一个空的数据帧，用于存储提取的反义词：

antonyms_df = pd.DataFrame(columns=['Word', 'Antonyms'])

遍历第一个数据帧中的单词列，并调用get_antonyms函数提取反义词，并将结果添加到antonyms_df中：

for index, row in df.iterrows():
    word = row['Word']
    antonyms = get_antonyms(word)
    antonyms_df = antonyms_df.append({'Word': word, 'Antonyms': antonyms}, ignore_index=True)

输出结果或将antonyms_df保存为另一个数据帧或CSV文件等：

print(antonyms_df)

完整示例代码如下：

from nltk.corpus import wordnet as wn
import pandas as pd

def get_antonyms(word):
    antonyms = []
    for syn in wn.synsets(word):
        for lemma in syn.lemmas():
            if lemma.antonyms():
                antonyms.append(lemma.antonyms()[0].name())
    return antonyms

df = pd.DataFrame({'Word': ['happy', 'good', 'small']})
antonyms_df = pd.DataFrame(columns=['Word', 'Antonyms'])

for index, row in df.iterrows():
    word = row['Word']
    antonyms = get_antonyms(word)
    antonyms_df = antonyms_df.append({'Word': word, 'Antonyms': antonyms}, ignore_index=True)

print(antonyms_df)

以上代码将在给定的数据帧中提取指定单词的反义词，并将结果存储在另一个数据帧中。可以根据具体需求进行进一步处理或保存结果。