Python 3.x 在数据帧上使用lambda、apply和join函数

目标

将

deid\u notes

函数应用于

df

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Text' : ['there are many different types of crayons', 
                                   'i like a lot of sports cares', 
                                   'the middle east has many camels '], 

                      'P_ID': [1,2,3], 
                      'Word' : ['crayons', 'cars', 'camels'],
                      'P_Name' : ['John', 'Mary', 'Jacob'],
                      'N_ID' : ['A1', 'A2', 'A3']

                     })

#rearrange columns
df = df[['Text','N_ID', 'P_ID', 'P_Name', 'Word']]
df

    Text                  N_ID P_ID P_Name  Word
0   many types of crayons   A1  1    John   crayons
1   i like sports cars      A2  2    Mary   cars
2   has many camels         A3  3    Jacob  camels

背景

我有一个类似于此示例的

df

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Text' : ['there are many different types of crayons', 
                                   'i like a lot of sports cares', 
                                   'the middle east has many camels '], 

                      'P_ID': [1,2,3], 
                      'Word' : ['crayons', 'cars', 'camels'],
                      'P_Name' : ['John', 'Mary', 'Jacob'],
                      'N_ID' : ['A1', 'A2', 'A3']

                     })

#rearrange columns
df = df[['Text','N_ID', 'P_ID', 'P_Name', 'Word']]
df

    Text                  N_ID P_ID P_Name  Word
0   many types of crayons   A1  1    John   crayons
1   i like sports cars      A2  2    Mary   cars
2   has many camels         A3  3    Jacob  camels

我使用以下函数使用NeuroNER来识别

文本

列中的某些单词

问题

我使用以下代码将

deid_notes

功能应用于我的

df

fx = lambda x: deid_notes(x.Text,axis=1)
df.join(df.apply(fx))

但是我得到了以下错误

AttributeError: ("'Series' object has no attribute 'Text'", 'occurred at index Text')

问题

---

如何让

deid_notes

函数在我的

df

上工作？

假设您从

deid_notes

函数返回一个熊猫系列作为输出，并将

text

作为唯一的输入参数。将

axis=1

参数传递给

apply

而不是

dead\u notes

。例如

# Dummy function
def deid_notes(text):
    deid = 'prediction to: ' + text
    return pd.Series(deid, index = ['Deid'])

fx = lambda x: deid_notes(x.Text)
df.join(df.apply(fx, axis =1))

---

在这种情况下，

n1

是什么？

n1=neuromodel.NeuroNER（train\u model=False，use\u pretrained\u model=True，dataset\u text\u folder=“./data/example\u unnotated\u text”，pretrained\u model\u folder=“/trained\u models/mimic\u globle\u stanford\u bios”）

Try

df.join（df.apply（fx，axis=1））

我得到一个错误

TypeError:（“deid_notes（）得到一个意外的关键字参数'axis'，发生在索引0'）