import pandas as pd from snownlp import SnowNLP import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv("评论1.csv", lineterminator='\n') data["semiscore"] = data['评论内容'].apply(lambda x: SnowNLP(x).sentiments) data['semilabel'] = data["semiscore"].apply(lambda x: 1 if x > 0.5 else -1) plt.hist(data["semiscore"], bins=np.arange(0, 1.01, 0.01), label="semisocre", color="#ff9999") plt.xlabel("semiscore") plt.ylabel("number") plt.title("The semi-score of comment") plt.show() semilabel = data["semilabel"].value_counts() plt.bar(semilabel.index, semilabel.values, tick_label=semilabel.index, color='#90EE90') plt.xlabel("semislabel") plt.ylabel("number") plt.title("The semi-label of comment") plt.show()代码报错TypeError: object of type 'float' has no len()
时间: 2024-03-23 09:38:33 浏览: 16
这个错误通常是由于尝试对一个浮点数执行无法执行的操作(比如求长度)而引起的。根据你提供的代码,错误可能出现在两个地方:
1. 在读取 CSV 文件时,你指定了 `lineterminator` 参数为 `\n`,这可能会导致某些行不被正确解析。你可以尝试删除 `lineterminator='\n'` 这一行,看看代码是否能够正常运行。
2. 在第 5 行代码中,你使用了 `SnowNLP` 库来计算评论的情感分数,并将结果存储在 `semiscore` 列中。然后,在第 6 行代码中,你使用了 `apply` 函数来根据情感分数将评论标记为正面或负面(`1` 表示正面,`-1` 表示负面),并将结果存储在 `semilabel` 列中。但是,如果某些评论的情感分数是浮点数,那么在第 6 行代码中,会尝试将这些浮点数作为参数传递给 `len` 函数,从而导致报错。为了解决这个问题,你可以在第 6 行代码中添加一个检查,如果情感分数不是浮点数,则将其转换为浮点数。例如,可以将第 6 行代码修改为:
```
data['semilabel'] = data["semiscore"].apply(lambda x: 1 if float(x) > 0.5 else -1)
```
这样,如果情感分数是浮点数,就会被转换为浮点数;如果是其他类型的数据,比如整数或字符串,则会报错,从而避免了调用 `len` 函数的错误。
相关问题
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from collections import Counter
这是一段导入Python库的代码。具体来说,它导入了Pandas、Numpy、Matplotlib和Counter这四个库。
- `import pandas as pd`:导入Pandas库,并将其命名为pd。
- `import numpy as np`:导入Numpy库,并将其命名为np。
- `import matplotlib.pyplot as plt`:导入Matplotlib库中的pyplot模块,并将其命名为plt。
- `from collections import Counter`:从Python标准库中的collections模块中导入Counter类。
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn import tree
以下是使用import语句导入pandas、numpy、matplotlib.pyplot、seaborn和sklearn.tree的示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import tree
```
- pandas是一个数据处理库,用于读取、处理和分析数据。
- numpy是一个数学库,用于处理数组和矩阵等数学运算。
- matplotlib.pyplot是一个绘图库,用于绘制各种类型的图表。
- seaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库,提供了更高级别的界面和更多的图表类型。
- sklearn.tree是scikit-learn库中的一个模块,用于实现决策树算法。