def create_tfidf_dictionary(x, transformed_file, features):
vector_coo = transformed_file[x.name].tocoo()
vector_coo.col = features.iloc[vector_coo.col].values
dict_from_coo = dict(zip(vector_coo.col, vector_coo.data))
return dict_from_coo
def replace_tfidf_words(x, transformed_file, features):
dictionary = create_tfidf_dictionary(x, transformed_file, features)
return list(map(lambda y:dictionary[f'{y}'], x.title.split()))
%%time
replaced_tfidf_scores = file_weighting.apply(lambda x: replace_tfidf_words(x, transformed, features), axis=1)
运行此代码时,出现以下错误。
TypeError Traceback (most recent call last) in
~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in apply(self, func, axis, broadcast, raw, reduce, result_type, args, **kwds) 6911 kwds=kwds, 6912 ) -> 6913 return op.get_result() 6914 6915 def applymap(self, func):
~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\apply.py in get_result(self) 184 return self.apply_raw() 185 --> 186 return self.apply_standard() 187 188 def apply_empty_result(self):
~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\apply.py in apply_standard(self) 290 291 # compute the result using the series generator --> 292 self.apply_series_generator() 293 294 # wrap results
~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\apply.py in apply_series_generator(self) 319 try: 320 for i, v in enumerate(series_gen): --> 321 results[i] = self.f(v) 322 keys.append(v.name) 323 except Exception as e:
in (x)
in replace_tfidf_words(x, transformed_file, features) 24 ''' 25 dictionary = create_tfidf_dictionary(x, transformed_file, features) ---> 26 return list(map(lambda y:dictionary[f'{y}'], x.title.split()))
TypeError: ("'list' object is not callable", 'occurred at index 0')
我是python新手,请帮我解决这个错误
这是一个常见错误,通常在为名为
list
的变量设置某个值时发生。考虑下面的代码:在第一行,我们为名为
list
的变量赋值。这有点直观,因为如果我们有一个列表,为什么不把它放在一个名为list
的变量中呢?然而,在第二行,我们尝试调用函数list()
。但是,我们替换了变量list
的值,它不再是函数,而是其他东西。结果是错误:在您的示例中,很明显您尝试在以下行调用函数:
挑战在于找到将值赋给
list
变量的位置。正如有人评论的那样,您可以在代码中查找list =
子字符串,并将其中变量的名称更改为与list
不同的名称。如果在任何地方都找不到此代码段,可以替换借
它将显示
list
变量上的值,并可能帮助您找出它的更改位置无论哪种方式,您都必须搜索您发布给我们的代码片段之外的内容,这可能是一个挑战
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