使用map在pandas数据帧列上应用函数

Question

我是第一次做情绪分析。我在分析yelp评论。在将评论写入csv文件之前，我已将其转换为一个列表。我对这些评论有一些编码问题，所以我运行这段代码。在

df['newtext'] = map(lambda x: x.decode('latin-1').encode('ascii','ignore'),df['comment'])

这将创建一个新的列（newtext），但是我得到的不是干净的文本而是这个消息

位于0x000001C1B9CE07F0的映射对象

我使用的是python3。请帮忙。谢谢你

Answer 1

Python的map函数返回map对象，这些对象需要转换为列表。Example

所以，您只需将map()调用转换为list()

df['newtext'] = list(map(lambda x: x.decode('latin-1').encode('ascii','ignore'),df['comment']))

Answer 2

这是pandas。map会减慢速度，尤其是对于大型数据帧。您应该知道，字符串列提供了比映射和循环快得多的向量化方法。在

泛泛的方法是调用str访问器方法encode和{}，它们做的事情完全相同，但速度更快。在

df['newtext'] = df.comments.str.decode('latin-1').str.encode('ascii','ignore')

Answer 3

试试这个。它将映射对象转换为列表。在

df['newtext'] = list(map(lambda x: x.decode('latin-1').encode('ascii','ignore'),df['comment']))