将isalpha应用于列表

Question

我是python的新手。我有一个NLP项目，需要从我的关键字删除频率。我在列表中的一行上成功地做到了这一点。

因此输入: tokens= 'fibre'，'16'，';'，'quoi'，'1'，';'，'dangers'，'1'，

使用

tokens = [word for word in tokens if word.isalpha()

输出是这个'fibre'，'quoi'，'dangers'，

现在，我想将其应用于整个专栏。这就是我所拥有的：

from nltk import word_tokenize,sent_tokenize
tokens = cleaningkey.apply(word_tokenize)
tokens.head(5)

输出：

0    [fibre, 16, ;, quoi, 1, ;, dangers, 1, ;, comb...
1               [restaurant, 1, ;, marrakech.shtml, 1]
2    [payer, 1, ;, faq, 1, ;, taxe, 1, ;, habitatio...
3    [rigaud, 3, ;, laurent, 3, ;, photo, 11, ;, pr...
4    [societe, 1, ;, disparition, 1, ;, proche, 1, ...
Name: text_norm, dtype: object

我尝试了不同的方法，但还是得到了(list‘对象没有’isalpha‘属性)。有人能告诉我该怎么做吗？

谢谢!

Answer 1

您应该将测试函数应用于列表的每一项：

cleaningkey.apply(lambda lst: [word for word in lst if word.isalpha()])
#0    [fibre, quoi, dangers]
#1              [restaurant]

或者：

df.cleaningkey.apply(lambda lst: list(filter(str.isalpha, lst)))
#0    [fibre, quoi, dangers]
#1              [restaurant]