Python 熊猫系列.apply不'；t工作由字符串组成

这似乎可能与日语问题有关， 所以我也问了

当我使用stringjust对象时，它工作得很好

我试图编码，但找不到这个错误的原因。 你能给我一些建议吗

MeCab是一个开放源码的文本分割库，最初由奈良科学技术研究所开发，目前由Taku Kudou维护，用于以日语编写的文本(工藤拓) 作为谷歌日语输入项目工作的一部分。

sample.csv

0,今日も夜まで働きました。
1,オフィスには誰もいませんが、エラーと格闘中
2,デバッグばかりしていますが、どうにもなりません。

这是熊猫蟒蛇3的代码

import pandas as pd
import MeCab  
# https://en.wikipedia.org/wiki/MeCab
from tqdm import tqdm_notebook as tqdm
# This is working...
df = pd.read_csv('sample.csv', encoding='utf-8')

m = MeCab.Tagger ("-Ochasen")

text = "りんごを食べました、そして、みかんも食べました"
a = m.parse(text)

print(a)# working! 

# But I want to use Pandas's Series



def extractKeyword(text):
    """Morphological analysis of text and returning a list of only nouns"""
    tagger = MeCab.Tagger('-Ochasen')
    node = tagger.parseToNode(text)
    keywords = []
    while node:
        if node.feature.split(",")[0] == u"名詞": # this means noun
            keywords.append(node.surface)
        node = node.next
    return keywords



aa = extractKeyword(text) #working!!

me = df.apply(lambda x: extractKeyword(x))

#TypeError: ("in method 'Tagger_parseToNode', argument 2 of type 'char const *'", 'occurred at index 0')

这是跟踪错误

りんご リンゴ りんご 名詞-一般       
を   ヲ   を   助詞-格助詞-一般       
食べ  タベ  食べる 動詞-自立   一段  連用形
まし  マシ  ます  助動詞 特殊・マス   連用形
た   タ   た   助動詞 特殊・タ    基本形
、   、   、   記号-読点       
そして ソシテ そして 接続詞     
、   、   、   記号-読点       
みかん ミカン みかん 名詞-一般       
も   モ   も   助詞-係助詞      
食べ  タベ  食べる 動詞-自立   一段  連用形
まし  マシ  ます  助動詞 特殊・マス   連用形
た   タ   た   助動詞 特殊・タ    基本形
EOS

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-174-81a0d5d62dc4> in <module>()
    32 aa = extractKeyword(text) #working!!
    33 
---> 34 me = df.apply(lambda x: extractKeyword(x))

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py in apply(self, func, axis, broadcast, raw, reduce, args, **kwds)
4260                         f, axis,
4261                         reduce=reduce,
-> 4262                         ignore_failures=ignore_failures)
4263             else:
4264                 return self._apply_broadcast(f, axis)

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py in _apply_standard(self, func, axis, ignore_failures, reduce)
4356             try:
4357                 for i, v in enumerate(series_gen):
-> 4358                     results[i] = func(v)
4359                     keys.append(v.name)
4360             except Exception as e:

<ipython-input-174-81a0d5d62dc4> in <lambda>(x)
    32 aa = extractKeyword(text) #working!!
    33 
---> 34 me = df.apply(lambda x: extractKeyword(x))

<ipython-input-174-81a0d5d62dc4> in extractKeyword(text)
    20     """Morphological analysis of text and returning a list of only nouns"""
    21     tagger = MeCab.Tagger('-Ochasen')
---> 22     node = tagger.parseToNode(text)
    23     keywords = []
    24     while node:

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/MeCab.py in parseToNode(self, *args)
    280     __repr__ = _swig_repr
    281     def parse(self, *args): return _MeCab.Tagger_parse(self, *args)
--> 282     def parseToNode(self, *args): return _MeCab.Tagger_parseToNode(self, *args)
    283     def parseNBest(self, *args): return _MeCab.Tagger_parseNBest(self, *args)
    284     def parseNBestInit(self, *args): return _MeCab.Tagger_parseNBestInit(self, *args)

TypeError: ("in method 'Tagger_parseToNode', argument 2 of type 'char const *'", 'occurred at index 0')w

りんご リンゴ りんご 名詞-一般       
を   ヲ   を   助詞-格助詞-一般       
食べ  タベ  食べる 動詞-自立   一段  連用形
まし  マシ  ます  助動詞 特殊・マス   連用形
た   タ   た   助動詞 特殊・タ    基本形
、   、   、   記号-読点       
そして ソシテ そして 接続詞     
、   、   、   記号-読点       
みかん ミカン みかん 名詞-一般       
も   モ   も   助詞-係助詞      
食べ  タベ  食べる 動詞-自立   一段  連用形
まし  マシ  ます  助動詞 特殊・マス   連用形
た   タ   た   助動詞 特殊・タ    基本形
EOS
---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在（）
32 aa=提取关键字（文本）#正在工作！！
33
--->34 me=df.apply（λx:extractKeyword（x））
应用中的~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py（self、func、axis、broadcast、raw、reduce、args、**kwds）
轴线4260楼，
4261减少=减少，
->4262忽略故障=忽略故障）
4263其他：
4264返回自应用广播（f轴）
~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py在应用标准中（self、func、axis、忽略故障、reduce）
4356请尝试：
4357用于枚举中的i、v（系列）：
->4358结果[i]=func（v）
4359键。追加（v.name）
4360例外情况除外，如e：
in（x）
32 aa=提取关键字（文本）#正在工作！！
33
--->34 me=df.apply（λx:extractKeyword（x））
在extractKeyword（文本）中
20“文本的形态分析并返回仅包含名词的列表”
21 tagger=MeCab.tagger（'-Ochasen'）
--->22节点=tagger.parsetNode（文本）
23关键字=[]
24 while节点：
parsetNode中的~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/MeCab.py（self，*args）
280 uuu repr uuuuu=u swig u repr
281 def parse（self，*args）：返回_MeCab.Tagger_parse（self，*args）
-->282 def parseToNode（self，*args）：返回_MeCab.Tagger_parseToNode（self，*args）
283 def parseNBest（self，*args）：返回_MeCab.Tagger_parseNBest（self，*args）
284 def parseNBestInit（self，*args）：返回_MeCab.Tagger_parseNBestInit（self，*args）
TypeError:（“在方法'Tagger_parseToNode'中，'char const*'类型的参数2，'在索引0处出现”）w

ParsetNode每次都失败， 所以需要把这个代码

 tagger.parseToNode('dummy') 

以前

 node = tagger.parseToNode(text)   

成功了

但我不知道原因，也许parseToNode方法有bug

def extractKeyword(text):
    """Morphological analysis of text and returning a list of only nouns"""
   tagger = MeCab.Tagger('-Ochasen')
   tagger.parseToNode('ダミー') 
   node = tagger.parseToNode(text)
   keywords = []
   while node:
       if node.feature.split(",")[0] == u"名詞": # this means noun
           keywords.append(node.surface)
       node = node.next
   return keywords 

---

我知道你在日文StackOverflow上得到了一些帮助，但这里有一个英文答案：

首先要修复的是，

read\u csv

将example.csv的第一行作为标题。要解决此问题，请使用

read\u csv

中的

names

参数

接下来，

df.apply

默认情况下将在数据帧的列上应用该函数。您需要执行类似于

df.apply（lambda x:extractKeyword（x['String']），axis=1）的操作
，但这不起作用，因为每个句子都有不同数量的名词，熊猫会抱怨它无法将1x2数组堆叠在1x5数组之上。最简单的方法是对
字符串系列应用

最后一个问题是，MeCab Python3绑定中有一个bug：请参见通过运行两次
parseToNode
找到了解决方法，您还可以在
parseToNode
之前调用
parse

把这三件事放在一起：

import pandas as pd
import MeCab  
df = pd.read_csv('sample.csv', encoding='utf-8', names=['Number', 'String'])

def extractKeyword(text):
    """Morphological analysis of text and returning a list of only nouns"""
    tagger = MeCab.Tagger('-Ochasen')
    tagger.parse(text)
    node = tagger.parseToNode(text)
    keywords = []
    while node:
        if node.feature.split(",")[0] == u"名詞": # this means noun
            keywords.append(node.surface)
        node = node.next
    return keywords

me = df['String'].apply(extractKeyword)
print(me)

运行此脚本时，请使用您提供的example.csv：

➜  python3 demo.py
0                  [今日, 夜]
1    [オフィス, 誰, エラー, 格闘, 中]
2                   [デバッグ]
Name: String, dtype: object

什么是
标题
？你能从
title
中提供一些输入吗？@Tai抱歉，不是title，所以我修正了它。你能显示完整堆栈跟踪错误日志吗？@dkato我粘贴跟踪错误日志确保。没问题。如果有更多信息更新，我会看看是否能帮上忙。祝你好运。还有github链接@YOSUKE也感谢你用英语写作，这是一个非常有趣的问题^^！