df.loc[:, 'seg_word'] = df['content'].apply(seg_word)

这行代码是使用 Pandas 库中的 DataFrame 对象的 loc 方法，对该对象中的所有行（第一个冒号）和名为 'seg_word' 的列（第二个参数）进行操作。该操作是通过调用 DataFrame 对象中名为 'content' 的列上的 apply 方法，对该列中的每个元素（即每个文本）应用名为 'seg_word' 的函数。该函数的作用是将每个文本进行分词处理，返回一个列表，然后将该列表赋值给 'seg_word' 列中对应的单元格。因此，最终结果是在 DataFrame 对象中增加了一列名为 'seg_word'，其中包含了所有文本分词后的结果。

相关问题

num_rows = df.shape[0] value = df.loc[num_rows, 'text']

这段代码的作用是获取 DataFrame 中超出索引范围的数据。具体来说，代码中的 df.shape[0] 语句获取了 DataFrame 的行数，该行数被赋值给变量 num_rows。接着，代码中的 df.loc[num_rows, 'text'] 语句使用 loc 函数和行号为 num_rows，列名为 'text' 来获取 DataFrame 中最后一行后面一行的 text 列的值，该值被赋值给变量 value。这样的操作会引发一个 KeyError 异常，因为行号为 num_rows 的行并不存在，超出了 DataFrame 的索引范围。

因此，这段代码是错误的，需要修改成如下的方式才能正确获取 DataFrame 中最后一行的 text 列的值：

num_rows = df.shape[0]
value = df.loc[num_rows - 1, 'text']

这样就可以正确获取 DataFrame 中最后一行的 text 列的值了。

解释一下 num_rows = df.shape[0] value = df.loc[num_rows, 'text']

这段代码的作用是获取 DataFrame 中最后一行的 text 列的值，并将该值赋值给变量 value。具体来说，代码中的 df.shape[0] 语句获取了 DataFrame 的行数，该行数被赋值给变量 num_rows。接着，代码中的 df.loc[num_rows, 'text'] 语句使用 loc 函数和最后一行的行号以及 'text' 列的名称来获取最后一行 text 列的值，该值被赋值给变量 value。

需要注意的是，df.shape[0] 返回的是 DataFrame 的行数，而行号是从 0 开始的。因此，最后一行的行号应该是 df.shape[0] - 1。所以，正确的代码应该是：

num_rows = df.shape[0]
value = df.loc[num_rows - 1, 'text']

这样就可以获取 DataFrame 中最后一行的 text 列的值了。