df['content'] = df['content'].apply(lambda x: ' '.join([word for word in x.split() if word not in stop_words])) 是什么意思

这段代码是对 Pandas DataFrame 中的一个名为 'content' 的列进行处理，具体来说，它使用 apply() 方法对该列的每个元素进行操作。lambda 表达式定义了一个匿名函数，它将每个元素 x 按照空格进行分割，然后遍历分割后的每个单词，如果单词不在名为 stop_words 的列表中，则将其保留，否则将其舍弃。最终，所有被保留的单词将会用空格连接起来，替换原来的 'content' 列中的内容。也就是说，这段代码的作用是移除 'content' 列中的停用词，并将剩余的单词重新组合成一段文本。

相关问题

忽略该脚本警告 import pandas as pd import glob def com(): file_paths = glob.glob('E:/py卓望/数据分析/top150_20230321/*.txt') data = pd.DataFrame() for i in file_paths: df = pd.read_csv(i, sep=',', header=None, skiprows=[0]) data = pd.concat([data, df]) data.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True) df.sort_values(by=1, ascending=False, inplace=True) data.iloc[:, 0] = data.iloc[:, 0].str.lower() data.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', sep=',', index=False,header=False) all = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', header=None, delimiter=',') all[0] = all[0].str.split('.') all[0] = all[0].apply( lambda x: '.'.join(x[-3:]) if '.'.join(x[-2:]) in ['gov.cn', 'com.cn', 'org.cn', 'net.cn'] else '.'.join(x[-2:])) new_col = all[0] result = pd.concat([new_col,all.iloc[:,1:]],axis=1) result.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', sep=',',index=False,header=False) summation = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', header=None, delimiter=',') grouped = summation.groupby(0)[1].sum().reset_index() grouped = grouped.sort_values(by=1, ascending=False).reset_index(drop=True) grouped[1] = grouped[1].fillna(summation[1]) grouped.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', sep=',', index=False, header=False) top_10000 = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', header=None, delimiter=',') alls = top_10000.nlargest(10000, 1) alls.drop(columns=[1], inplace=True) alls.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/data.txt', sep=',',index=False, header=False) final = top_10000.iloc[10000:] final.drop(columns=[1], inplace=True) final.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/final_data.txt', sep=',',index=False, header=False) print(final.to_csv) warnings.filterwarnings("ignore") def main(): com() if __name__ == "__main__": print("开始清洗域名文件") main() print("数据清洗完毕")

要忽略该脚本中的警告，可以在脚本开头添加以下两行代码：

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")

这会忽略脚本中的所有警告。将这两行代码添加到脚本的开头即可：

import pandas as pd
import glob
import warnings

def com():
    warnings.filterwarnings("ignore")
    file_paths = glob.glob('E:/py卓望/数据分析/top150_20230321/*.txt')
    data = pd.DataFrame()
    for i in file_paths:
        df = pd.read_csv(i, sep=',', header=None, skiprows=[0])
        data = pd.concat([data, df])
    data.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True)
    df.sort_values(by=1, ascending=False, inplace=True)
    data.iloc[:, 0] = data.iloc[:, 0].str.lower()
    data.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', sep=',', index=False,header=False)
    all = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', header=None, delimiter=',')
    all[0] = all[0].str.split('.')
    all[0] = all[0].apply(
        lambda x: '.'.join(x[-3:]) if '.'.join(x[-2:]) in ['gov.cn', 'com.cn', 'org.cn', 'net.cn'] else '.'.join(x[-2:]))
    new_col = all[0]
    result = pd.concat([new_col,all.iloc[:,1:]],axis=1)
    result.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', sep=',',index=False,header=False)
    summation = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', header=None, delimiter=',')
    grouped = summation.groupby(0)[1].sum().reset_index()
    grouped = grouped.sort_values(by=1, ascending=False).reset_index(drop=True)
    grouped[1] = grouped[1].fillna(summation[1])
    grouped.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', sep=',', index=False, header=False)
    top_10000 = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', header=None, delimiter=',')
    alls = top_10000.nlargest(10000, 1)
    alls.drop(columns=[1], inplace=True)
    alls.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/data.txt', sep=',',index=False, header=False)
    final = top_10000.iloc[10000:]
    final.drop(columns=[1], inplace=True)
    final.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/final_data.txt', sep=',',index=False, header=False)
    print(final.to_csv)

def main():
    print("开始清洗域名文件")
    com()
    print("数据清洗完毕")

if __name__ == "__main__":
    main()

这样就可以在运行脚本时忽略所有警告了。

import pandas as pd import jieba from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 读取训练数据集 df = pd.read_csv("data.csv", header=None, names=["id", "name", "brand", "spec", "quantity", "unit"]) # 对商品名称进行分词 df["name"] = df["name"].apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x))) # 对商品信息进行编码，生成特征向量 vectorizer = CountVectorizer() X_train = vectorizer.fit_transform(df["name"]).toarray() y_train = df["label"].values # 构建Transformer模型 input_shape = X_train.shape[1:] num_classes = len(set(y_train)) model = keras.Sequential([ layers.Input(shape=input_shape), layers.Embedding(input_dim=num_classes, output_dim=128), layers.Transformer(), layers.Dense(64, activation="relu"), layers.Dense(num_classes, activation="softmax") ]) model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) model.summary() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2) # 在训练完成后，使用该模型对新的商品信息进行预测，自动识别商品的品类信息 X_test = vectorizer.transform(["保鲜袋", "食品用保鲜膜"]).toarray() y_pred = model.predict(X_test) print(y_pred)生成代码适用的数据集进行实验，并输出结果

由于我并不知道你使用的数据集长什么样，因此无法直接复现这段代码的实验结果。不过你可以按照如下步骤尝试在自己的数据集上进行实验：

1. 准备数据集：将你的数据集保存成CSV格式，其中包括商品的名称和标签（品类信息），例如：

name,label
护肤品,美容
洗面奶,美容
草莓,水果
苹果,水果

2. 将代码中的`data.csv`修改为你的数据集文件名，并根据需要修改数据集的列名。

3. 运行代码，训练模型并进行预测，例如：

import pandas as pd
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

df = pd.read_csv("your_dataset.csv")

# 对商品名称进行分词
df["name"] = df["name"].apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x)))

# 对商品信息进行编码，生成特征向量
vectorizer = CountVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(df["name"]).toarray()
y_train = df["label"].values

# 构建Transformer模型
input_shape = X_train.shape[1:]
num_classes = len(set(y_train))
model = keras.Sequential([
    layers.Input(shape=input_shape),
    layers.Embedding(input_dim=num_classes, output_dim=128),
    layers.Transformer(),
    layers.Dense(64, activation="relu"),
    layers.Dense(num_classes, activation="softmax")
])
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
model.summary()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2)

# 在训练完成后，使用该模型对新的商品信息进行预测，自动识别商品的品类信息
X_test = vectorizer.transform(["苹果", "面膜"]).toarray()
y_pred = model.predict(X_test)
print(y_pred)

注意：在使用自己的数据集时，需要根据情况对代码进行适当的修改和调整，例如对分词、编码方式等进行调整。