使用Lambda函数检查nltk Wordlist中是否

Question

我有一列包含每个文本中的第一个单词，并试图检查它是否在nltk单词列表中。我的代码是：

from nltk.corpus import words
wordlist = words.words()
reviews['test'] = reviews.apply(lambda x: True if x['FIRST_WORD'] in wordlist else False )

我收到一个错误：

KeyError: 'FIRST_WORD'

不知道为什么，因为这肯定是我的数据集中的列的名称。我把lambda函数设置错了吗？

Answer 1

语法不正确。正确的语法是：

>>> df
  FIRST_WORD SECOND_WORD
0      hello        blah
1         hi        blah
2        xyz        blah

>>> df.apply(lambda x: True if x['FIRST_WORD'] in wordlist else False, axis=1)
0     True
1     True
2    False
dtype: bool

>>> # OR

>>> df['FIRST_WORD'].apply(lambda x : True if x in wordlist else False)
0     True
1     True
2    False
Name: FIRST_WORD, dtype: bool

说，

您可能希望检查单个列上的操作的isin.和apply与map之间的差异。

>>> df['FIRST_WORD'].isin(wordlist)
0     True
1     True
2    False
Name: FIRST_WORD, dtype: bool