我有一个Pandas数据框，其中包含来自作者的一些文本，并希望对不同单词类型的总数进行一些统计处理。
数据框 - 我的数据：
>>> data
name style text year year_dt
number
0001 Demetrius D Demetrius an der russischen Grenze Er ist vo... 1805 1805-01-01
0002 Der versöhnte Menschenfeind D Der versöhnte Menschenfeind -Fragment Gegend... 1790 1790-01-01
0003 Die Braut von Messina D Die Braut von Messina oder die feindlichen B... 1803 1803-01-01
几个月前，我写了一个函数，它从df的每一行迭代，获取“书”的名称和内容，使用spacy进行词性标注，并计算名词、形容词和动词的数量。之后，将这个数字存储在新列中。
我的函数：
import spacy
from spacy.lang.de import German
from collections import defaultdict
nlp = spacy.load('de')
def calculate_the_word_types(data):
nouns = defaultdict(lambda: 0)
verbs = defaultdict(lambda: 0)
adjectives = defaultdict(lambda: 0)
# count all tokens, but not the punctuations
for i, row in data.iterrows():
doc = nlp(row["name"] + " " + row["text"])
data.set_value(i, "nr_token", len(list(map(lambda x: x.text,
filter(lambda x: x.pos_ != 'PUNCT', doc)))))
# count only the adjectives
for a in map(lambda x: x.lemma_, filter(lambda x: x.pos_ == 'ADJ', doc)):
adjectives[a] += 1
data.set_value(i, "nr_adj", len(list(map(lambda x: x.text,
filter(lambda x: x.pos_ == 'ADJ', doc)))))
# count only the nouns
for n in map(lambda x: x.lemma_, filter(lambda x: x.pos_ == 'NOUN', doc)):
nouns[n] +=1
data.set_value(i, "nr_noun", len(list(map(lambda x: x.text,
filter(lambda x: x.pos_ == 'NOUN', doc)))))
# count only the verbs
for v in map(lambda x: x.lemma_, filter(lambda x: (x.pos_ == 'AUX') | (x.pos_ == 'VERB'), doc)):
verbs[v] += 1
data.set_value(i, "nr_verb", len(list(map(lambda x: x.text,
filter(lambda x: (x.pos_ == 'AUX') | (x.pos_ == 'VERB'), doc)))))
return data
输出
>>> data
name style text year year_dt nr_token br_adj nr_noun nr_verb
number
0001 Deme... D Deme... 1805 1805-01-01 NaN NaN NaN NaN
0002 Der ... D Der ... 1790 1790-01-01 NaN NaN NaN NaN
0003 Die ... D Die ... 1803 1803-01-01 7127.0 584.0 1328.0 1286.0
我认为这在以前是有效的，但现在不行了。因为我的函数输出如下，通过测试我知道它是有效的，但数字总是只在最后一行，所以它会覆盖自己，我想。
哪里出了问题？欢迎提供任何建议来改进此函数或可能更简单的解决方案！
i，然后在循环外部基于i设置所有值，因此当然只有最后一行会被设置。 - ALollz