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在测试数据帧内容的真值时,如何解决ValueError?蟒蛇

valueerror pandas python-3.x

twhale · 技术社区 · 8 年前

我有一个这样的数据框。

   done    sentence                        3_tags
0  0       ['What', 'were', 'the', '...]   ['WP', 'VBD', 'DT']
1  0       ['What', 'was', 'the', '...]    ['WP', 'VBD', 'DT']
2  0       ['Why', 'did', 'John', '...]    ['WP', 'VBD', 'NN']
...

对于每一行,我想检查列' 3\u标签 “”位于列表temp1中,如下所示:

a = pd.read_csv('sentences.csv')
temp1 = [ ['WP', 'VBD', 'DT'], ['WRB', 'JJ', 'VBZ'], ['WP', 'VBD', 'DT'] ]
q = a['3_tags'] 
q in temp1

对于第0行的第一句话,' 3\u标签 “=['WP',VBD',DT”“]这是temp1中的,因此我预计上述结果为:

True

但是,我遇到了以下错误:

ValueError:数组长度不同:1对3

我怀疑q的数据类型存在一些问题:

print(type(q))
<class 'pandas.core.series.Series'>

问题是q是一个系列,而temp1包含列表?我应该怎么做才能得到逻辑结果“True”?

1 回复 | 直到 8 年前

piRSquared 8 年前

您希望这些列表是元组。
然后使用 pd.Series.isin

*temp1, = map(tuple, temp1)

q = a['3_tags'].apply(tuple)

q.isin(temp1)

0     True
1     True
2    False
Name: 3_tags, dtype: bool

然而,似乎 '3_tags' 列由看起来像列表的字符串组成。在这种情况下,我们想用 ast.literal_eval

from ast import literal_eval

*temp1, = map(tuple, temp1)

q = a['3_tags'].apply(lambda x: tuple(literal_eval(x)))

q.isin(temp1)

0     True
1     True
2    False
Name: 3_tags, dtype: bool

设置1

a = pd.DataFrame({
    'done': [0, 0, 0],
    'sentence': list(map(str.split, ('What were the', 'What was the', 'Why did John'))),
    '3_tags': list(map(str.split, ('WP VBD DT', 'WP VBD DT', 'WP VBD NN')))
}, columns='done sentence 3_tags'.split())

temp1 = [['WP', 'VBD', 'DT'], ['WRB', 'JJ', 'VBZ'], ['WP', 'VBD', 'DT']]

设置2

a = pd.DataFrame({
    'done': [0, 0, 0],
    'sentence': list(map(str.split, ('What were the', 'What was the', 'Why did John'))),
    '3_tags': list(map(str, map(str.split, ('WP VBD DT', 'WP VBD DT', 'WP VBD NN'))))
}, columns='done sentence 3_tags'.split())

temp1 = [['WP', 'VBD', 'DT'], ['WRB', 'JJ', 'VBZ'], ['WP', 'VBD', 'DT']]

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