使用Python在同一步骤中应用操作和除法操作

我试图使用下面的代码来获取文本中名词的比例，但这给了我一个错误。我正在使用一个函数来计算文本中的名词数量，并在另一列中计算出总字数

pos_family = {
    'noun' : ['NN','NNS','NNP','NNPS']
}

def check_pos_tag(x, flag):
    cnt = 0
    try:
        for tag,value in x.items():
            if tag in pos_family[flag]:
                cnt +=value
    except:
        pass
    return cnt

df2['noun_count'] = df2['PoS_Count'].apply(lambda x: check_pos_tag(x, 'noun')/df2['word_count'])

注意：我使用nltk包通过PoS标记获取计数，并且我的数据帧中PoS_计数列的字典中有计数

如果我在第一次运行时删除“/df2['word_count']”并获取名词计数，然后再次包含它并运行，它工作正常，但如果我第一次运行它，则会出现以下错误

ValueError: Wrong number of items passed 100, placement implies 1

非常感谢您的帮助

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提前谢谢

正如您所猜测的，问题出在

/df2['word\u count']

位

df2['word\u count']

是一个系列，但是您需要在这里使用浮点或int，因为您要将

check\u pos\u标记（x，'名词'）

（这是一个

int

）除以它

一个可能的解决方案是从序列中提取相应的字段，并在lambda中使用它

然而，单独完成每个操作会更容易（也可以说更快）
试试这个：

df2['noun_count'] = df2['PoS_Count'].apply(lambda x: check_pos_tag(x, 'noun')) / df2['word_count']

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我们可以看到DF2的一些示例数据吗这里是示例数据单词_countpos_count 0 601{'JJ'：65，'NN'：117，'VBG'：24，'CD'：4}1201{'JJ'：19，'NN'：39，'NNP'：6，'VBZ'：1}2180{'NN'：34，'JJ'：15，'RB'：5，'VBD'：15}我知道如果我分别运行这两个计算，我可以得到期望的结果，但我想检查是否有一种方法可以一步完成。非常感谢。你的解决方案奏效了！