Python 在发生特定故障时使用ntlk汇总属性

我是python新手，请帮助我） 我有一个如下所示的数据帧：

我设法计算了代码中每个二元内存的所有出现次数，但我还需要总结这个二元内存所包含的其他值

尝试使用自定义词典迭代数据帧，但遇到了很多问题

import nltk

nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
nltk.download('punkt')
counts = collections.Counter()
for sent in df["Search term"]:
    words = nltk.word_tokenize(sent)
    counts.update(nltk.bigrams(words))

counts.most_common(10)

我的尝试看起来像这样，但我无法通过bigrams进行迭代：

import nltk
nltk.download('punkt')
word_dictionary = dict()

for row in df.itertuples():
  words = nltk.word_tokenize(str(row[0]))
  print(nltk.bigrams(words))
  for bigram in nltk.bigrams(words):
    print(bigram)
    if bigram in word_dictionary:

        word_dictionary[bigram][0], word_dictionary[bigram][1] = (word_dictionary[bigram][0] + row[14]) , (word_dictionary[bigram][1] + row[15])  
    else:
         word_dictionary[bigram]= (row[14]) , (row[15])

print(word_dictionary)

最终结果应该是一个排序的字典（按第一个值，比如items），我不太关心格式：

转到（23,30） 出发（10、15）

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等等。

请更好地描述您所需的数据结构，并请包括您遇到的“问题”，以及您的代码目前正在执行的操作。这有助于我们确定差异所在。我尽了最大努力并添加了一张图片=）