abstract_march = re.findall(pattern,abstract) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\re\__init__.py", line 216, in findall return _compile(pattern, flags).findall(string) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: expected string or bytes-like object, got 'Series'

这个错误通常发生在使用`re.findall()`函数时，传入的`string`参数不是一个字符串或类似字节对象，而是一个`Series`对象。`re.findall()`函数的第二个参数应该是一个字符串或类似字节对象，表示要在其中进行匹配的文本。

要解决这个问题，您可以使用`Series`对象的`.str`属性来访问每个元素，并将其转换为字符串。然后，将转换后的字符串传递给`re.findall()`函数进行匹配。例如：

import re

abstract = result['摘要'].astype(str)  # 将Series对象转换为字符串
pattern = r'中文'  # 正则表达式模式，匹配中文字符

matches = abstract.str.findall(pattern)
print(matches)

请注意，这里假设您使用的是Pandas库，并且`result['摘要']`返回的是一个Pandas的Series对象。如果您使用的是其他库或数据结构，请相应地调整代码。

希望这能帮助您解决问题。如果您还有其他疑问，请随时提问。

相关问题

text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss,topK = 100, withWeight=True) for texts in abstracts: for keyword, weight in text_analysis: if keyword in texts: abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(texts, topK=30, withWeight=True) print(abstract_analysis) break

根据你提供的代码，你想使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数从关键词列表中提取关键词，并用这些关键词来匹配摘要列表中的文本。如果匹配成功，则提取该摘要的关键词，并打印出来。

然而，在你的代码中存在一些问题。首先，在循环中，你在每次迭代时都会提取关键词并将其保存在`abstract_analysis`变量中。但是，你在每次迭代时都会打印`abstract_analysis`，这可能导致重复的输出。

另外，你在第一个`for`循环中使用了`break`语句，这会导致循环只执行一次，并且只打印第一个匹配的摘要的关键词。

以下是修改后的示例代码：

import jieba.analyse

keywordss = "关键词列表"
abstracts = ["摘要1", "摘要2", "摘要3"]

text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss, topK=100, withWeight=True)

for texts in abstracts:
    abstract_analysis = []
    for keyword, weight in text_analysis:
        if keyword in texts:
            abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(texts, topK=30, withWeight=True)
            break
    print(abstract_analysis)

在这个修改后的代码中，我们首先定义了一个关键词列表`keywordss`和一个摘要列表`abstracts`，你需要根据实际情况进行修改。

然后，我们使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数从关键词列表中提取关键词，并将结果保存在`text_analysis`变量中。

接下来，我们遍历摘要列表`abstracts`，对于每个摘要文本`texts`，我们定义一个空的`abstract_analysis`列表，并遍历关键词列表`text_analysis`。如果关键词存在于摘要文本中，则使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数提取该摘要的关键词，并将结果保存在`abstract_analysis`变量中。然后，我们打印出`abstract_analysis`列表。

请根据你的具体需求修改代码中的关键词列表和摘要列表，并确保已正确导入`jieba.analyse`模块。如果还有其他问题，请提供更多细节，我将尽力帮助你。

text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss,topK = 100, withWeight=True) for texts in abstracts: if texts == text_analysis: abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(abstracts,topK=30,withWeight=True)

根据你提供的代码，你想使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数从关键词列表中提取关键词，并用这些关键词来匹配摘要列表中的文本。如果匹配成功，则提取该摘要的关键词。

然而，根据你的代码，存在一些问题。首先，在`if texts == text_analysis`这行代码中，你将`texts`与`text_analysis`进行了相等性比较，这是不正确的。`text_analysis`是一个包含关键词和权重的列表，而`texts`是从摘要列表中提取出来的文本。你应该使用`in`运算符来判断一个文本是否包含在关键词列表中。

另外，在第二个`jieba.analyse.extract_tags()`函数中，你传递的是整个摘要列表`abstracts`，而不是单个摘要文本。如果你想提取每个摘要的关键词，应该遍历摘要列表，并将每个摘要文本作为参数传递给函数。

以下是修改后的示例代码：

import jieba.analyse

keywordss = "关键词列表"  # 假设这是你的关键词列表
abstracts = ["摘要1", "摘要2", "摘要3"]  # 假设这是你的摘要列表

text_analysis = jieba.analyse.extract_tags(keywordss, topK=100, withWeight=True)

for text in abstracts:
    for keyword, weight in text_analysis:
        if keyword in text:
            abstract_analysis = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=30, withWeight=True)
            print(abstract_analysis)
            break

在这个修改后的代码中，我们首先定义了一个关键词列表`keywordss`和一个摘要列表`abstracts`，你需要根据实际情况进行修改。

然后，我们使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数从关键词列表中提取关键词，并将结果保存在`text_analysis`变量中。

接下来，我们遍历摘要列表`abstracts`，并对于每个摘要文本`text`，遍历关键词列表`text_analysis`。如果关键词存在于摘要文本中，则使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数提取该摘要的关键词，并将结果保存在`abstract_analysis`变量中。

请根据你的具体需求修改代码中的关键词列表和摘要列表，并确保已正确导入`jieba.analyse`模块。如果还有其他问题，请提供更多细节，我将尽力帮助你。