Python 熊猫数据帧的空间列表理解

我有一个数据框，看起来像

Index    Text

0        When can I go to Canada?
1        Who is king Arthur?
2        Can you give me the email of Norton?

使用spacy，我试图从数据帧的每一行中提取名称，以便我的输出如下所示

Index    Text                                     Name

0        When can I go to Canada?                 
1        Who is king Arthur?                      Arthur
2        Can you give me the email of Norton?     Norton

我已经成功地使用了以下代码

df['Name'] = [nlp(x).ents for x in df['Text']]

但它输出各种实体，而不仅仅是名称，例如，我还将“Canada”作为输出，这是我不想要的。所以，我将代码修改为

df['Name'] = [token.label_ for token in nlp(x).ents for x in df['Text']]

但我突然发现了错误

NameError: name 'x' is not defined

为什么列表理解不起作用？ 按照此处的代码示例

尝试以下操作

导入空间
nlp=spacy.load（“en_core\u web\u sm”）
def get_人员（文本）：
好消息={“人”，“组织”}
doc=nlp（文本）
persons=[如果i.label处于良好状态，则i.text表示文档中的i.ents]
返回人员
df[“name”]=df.apply（lambda x:get_persons（x[“Text”]），axis=1）

请添加所有相关代码以重新发布。

！pip install spacy import spacy nlp=spacy.load（'en_core_web_sm'）

除了正常的数据帧代码之外，这些是示例中唯一缺少的代码行。您希望每个输入只有一个名称吗？@WiktorStribiżew大多数情况下是的。我对名称感兴趣的唯一原因是因为我想找到包含名称的所有行。0或1。不管是一个还是两个，但在99.9%的情况下，输入都只有一个名字。谢谢@LukasP，它可以工作，但我有一个问题，为什么我只需要搜索“PERSON”时，你还要搜索“ORG”标签？英语的小模型

\u sm

不适合识别人。当我在我的机器上运行它时，它无法捕获诺顿，因为它被标记为一个

ORG

。这与Spacy的演示（）是一致的。因此，为了获得您想要的结果，需要使用

ORG

。也许如果你尝试更大的语言模型

\u md

或

\u lg

，在没有

ORG

的情况下会产生更好的结果。我可以运行大型模型，没有问题。我只是在学习这个，所以用了一个小模型。