在Python pandas中，如何将一列中包含多个句子的文本拆分成多行？

Question

我试图将Comments列分成多行，其中包含每个句子。我使用下面的StackOverflow线程作为参考，因为它倾向于给出类似的结果。 参考链接：pandas: How do I split text in a column into multiple rows? dataframe的示例数据如下。在

Id团队食物 1份食物不错。这道菜做得很好。好吃！ 我讨厌鱿鱼。食物煮得不好。确实如此。 请不要在这里任何时候都好 我喜欢鱼。美味无比。 5岁适合做甜点。肉吃起来不好

“Food_Text”的每个记录可以由多个句子组成，用句号或句点分隔。我使用了以下代码

import numpy as np
import pandas as pd

survey_data = pd.read_csv("Food_Dummy.csv")
survey_text = survey_data[['Id','Team','Food_Text']]

# Getting s as pandas series which has split on full stop and new sentence a new line         
s = survey_text["Food_Text"].str.split('.').apply(pd.Series,1).stack()
s.index = s.index.droplevel(-1) # to line up with df's index
s.name = 'Food_Text' # needs a name to join

# There are blank or emplty cell values after above process. Removing them
s.replace('', np.nan, inplace=True)
s.dropna(inplace=True)
x=s.to_frame(name='Food_Text1')
x.head(10)

# Joining should ideally get me proper output. But I am getting original dataframe instead of split one.
survey_text.join(x)
survey_text.head(10)

我不知道为什么join没有给我一个具有更多行数的正确的数据帧。基于拆分索引重复其他列。所以Id=1有3个句子，所以我们应该有3个记录，所有其他数据都相同，Food_Text列中有一个来自Id=1的注释的新句子。其他记录也是如此。在

提前感谢您的帮助！ 当做， 索希尔·沙阿

Answer 1

在您放入代码的示例中，join的结果已打印出来，因此如果您想更改调查文本的值，代码应该是：

survey_text = survey_text.join(x)

或者，如果您想简化代码，下面的代码就可以了：

import numpy as np
import pandas as pd

survey_data = pd.read_csv("Food_Dummy.csv")
survey_text = survey_data[['Id','Team','Food_Text']]

# Getting s as pandas series which has split on full stop and new sentence a new line
s = survey_text["Food_Text"].str.split('.').apply(pd.Series,1).stack()
s.index = s.index.droplevel(-1) # to line up with df's index
s.name = 'Food_Text' # needs a name to join

# There are blank or emplty cell values after above process. Removing them
s.replace('', np.nan, inplace=True)
s.dropna(inplace=True)

# Joining should ideally get me proper output. But I am getting original dataframe instead of split one.
del survey_text['Food_Text']
survey_text = survey_text.join(s)
survey_text.head(10)

这样你就不会在yout数据框中有多个“Food_Text”列。在