sentences =list(movie_profile["profile"].values) TypeError: 'function' object is not subscriptable

这个错误通常是因为您尝试对一个函数对象使用了下标操作符[]，而函数对象本身不支持下标操作。

根据您提供的代码，这个错误可能是因为movie_profile["profile"]是一个函数对象，而不是一个可索引的对象（如字典或列表）。您可以检查一下movie_profile["profile"]的类型，看看它是否是您期望的类型。

如果您想要从movie_profile中获取"profile"属性的值列表，您可以使用以下代码：

sentences = [profile for profile in movie_profile.values()]

这将遍历movie_profile中的所有键值对，并将值添加到sentences列表中。请注意，这将返回movie_profile中所有值的列表，而不仅仅是"profile"属性的值列表。如果您只需要"profile"属性的值列表，您可以使用以下代码：

sentences = list(movie_profile.values("profile"))

这将返回movie_profile中"profile"属性的值列表，但前提是movie_profile是一个支持values方法的对象（如字典或类似字典的对象）。

相关问题

sentences = list(movie_profile.values("profile")) AttributeError: 'function' object has no attribute 'values'

这个错误通常是因为您尝试在一个函数对象上调用一个不存在的属性或方法。

根据您提供的代码，这个错误可能是因为movie_profile是一个函数对象，而不是一个支持values方法的对象（如字典或类似字典的对象）。函数对象通常不支持类似字典的方法，因此您不能在函数对象上调用values方法。

如果您想要从movie_profile函数中获取"profile"属性的值列表，您需要查看函数的实现代码，看看它是如何处理"profile"属性的。如果函数返回一个包含"profile"属性值的列表，您可以使用以下代码：

sentences = movie_profile()["profile"]

这将调用movie_profile函数并返回一个包含"profile"属性值的列表。但是，请注意，这仅适用于函数确实返回了一个包含"profile"属性值的列表的情况。

如果函数没有返回这样一个列表，那么您需要根据函数的实现代码来确定如何获取"profile"属性的值列表。

详细分析代码”import jieba import pandas as pd import random stopwords=pd.read_csv("../stopwords.txt",index_col=False,quoting=3 ,sep="\t",names=['stopword'], encoding='utf-8') stopwords=stopwords['stopword'].values def preprocess_text(content_lines,sentences,category): for line in content_lines: try: segs=jieba.lcut(line) segs = filter(lambda x:len(x)>1, segs) segs = filter(lambda x:x not in stopwords, segs) sentences.append((" ".join(segs), category)) except: print(line) continue sentences=[] preprocess_text(data_com_X_1.content.dropna().values.tolist() ,sentences ,'like') n=0 while n <20: preprocess_text(data_com_X_0.content.dropna().values.tolist() ,sentences ,'nlike') n +=1 random.shuffle(sentences) from sklearn.model_selection import train_test_split x,y=zip(*sentences) train_data,test_data,train_target,test_target=train_test_split(x, y, random_state=1234)“添加详细注释，每段代码的作用，参数代表什么

# 导入jieba分词库和pandas库
import jieba
import pandas as pd

# 读取停用词表
stopwords=pd.read_csv("../stopwords.txt",index_col=False,quoting=3,sep="\t",names=['stopword'], encoding='utf-8')
stopwords=stopwords['stopword'].values

# 定义预处理函数，将文本进行分词、去除停用词等操作
def preprocess_text(content_lines,sentences,category):
for line in content_lines:
try:
# 使用jieba分词对文本进行分词
segs=jieba.lcut(line)
# 过滤掉长度小于2的词汇
segs = filter(lambda x:len(x)>1, segs)
# 过滤掉停用词
segs = filter(lambda x:x not in stopwords, segs)
# 将处理后的文本及其类别添加到sentences列表中
sentences.append((" ".join(segs), category))
except:
print(line)
continue

# 定义空列表sentences，用于保存预处理后的文本及其类别
sentences=[]

# 对数据集中标记为1（喜欢）的文本进行预处理，并将其添加到sentences列表中
preprocess_text(data_com_X_1.content.dropna().values.tolist() ,sentences ,'like')

# 对数据集中标记为0（不喜欢）的文本进行预处理，并将其添加到sentences列表中
n=0
while n <20:
preprocess_text(data_com_X_0.content.dropna().values.tolist() ,sentences ,'nlike')
n +=1

# 对sentences列表进行随机打乱，以免训练集和测试集中的数据顺序影响模型性能
random.shuffle(sentences)

# 导入train_test_split函数，将sentences列表分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
x,y=zip(*sentences)
train_data,test_data,train_target,test_target=train_test_split(x, y, random_state=1234)

注释：
1. 导入jieba分词库和pandas库
2. 读取停用词表
3. 定义预处理函数preprocess_text，用于对文本进行分词、去除停用词等操作
4. 定义空列表sentences，用于保存预处理后的文本及其类别
5. 对数据集中标记为1（喜欢）的文本进行预处理，并将其添加到sentences列表中
6. 对数据集中标记为0（不喜欢）的文本进行预处理，并将其添加到sentences列表中
7. 对sentences列表进行随机打乱，以免训练集和测试集中的数据顺序影响模型性能
8. 导入train_test_split函数，将sentences列表分为训练集和测试集