Python 在迭代数据帧时添加、删除、编辑行和列

我有一个csv文件，上面有超过50000条推文，我用Pandas打开它作为数据帧

df = pd.read_csv('dataset_tweets.csv')

我的目标是分析tweet的情绪，在继续之前，我需要将tweet正常化。 我已经为此定义了一个函数，我想将输出添加为数据帧的一个新列（例如Text_Normalized）

然而，如果行符合某些条件（例如，如果推文不是用英语写的），我可能还需要删除该行

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如何迭代数据帧，将“normalizer”函数应用于文本列，如果行不符合某些条件，则删除该行，并最终添加一个具有文本规范化的新列？

假设您有一些“文本规范化”函数：

def normalises_text(text):
    ....
    return normalised_text

您可以将此“行方式”应用于您的“文本”列，并非常简单地将其放入新列中，如下所示：

df['normalised_text'] = df.text.apply(normalises_text)

filtered_df = df[df.text_is_english]

要删除不符合某些条件的行，需要一种在数据框中定义条件的方法

假设您定义了一个确定文本是否为英语的函数，并返回布尔值：

def is_text_english(text):
    ....
    return text_is_english

然后像前面一样将其放入一列：

df['text_is_english'] = df.text.apply(is_text_english)

然后，您可以按如下方式过滤数据帧：

df['normalised_text'] = df.text.apply(normalises_text)

filtered_df = df[df.text_is_english]

或者，假设你有一个列，列明推特的语言，你可以这样做：

filtered_df = df[df.tweet_language == 'EN']

这里的关键点是应用功能：

def normalises_text(text):
    ....
    return normalised_text

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退房。此外，您还写道，“如果列不符合某些条件，请删除该列”：您的意思是“删除行”吗？或者，如果一个条目失败，你想删除整个列吗？我的意思是，如果tweet不是用英语写的，请删除该行。如果我的答案回答了你的问题，请接受它，这样我就可以得到美味的报应：DIt完成了任务！谢谢：）