for index,item in df.iterrows():#iterrows()是在数据框中的行进行迭代的一个生成器,它返回每行的索引及一个包含行本身的对象。 for i in item.after_cut_content: if i not in word_dic: word_dic[i]=1 else: word_dic[i]+=1 return word_dic
时间: 2024-02-14 22:03:53 浏览: 58
这段代码是对一个 pandas 数据框 df 进行迭代,对于数据框中的每一行,获取其 after_cut_content 属性,并对其进行遍历。对于遍历到的每个单词,判断其是否已经在 word_dic 字典中,如果不在,则将其加入字典,并将对应的 value 置为 1;如果已经在字典中,则将其对应的 value 加 1。最后返回生成的 word_dic 字典,该字典记录了数据框中所有行的 after_cut_content 属性中出现的单词及其出现的次数。
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解释代码:for index, row in df.iterrows():
这段代码使用了 pandas 库中的 iterrows() 方法,该方法可以将 pandas DataFrame 中的每一行转换为一个元组,其中第一个元素为行索引,第二个元素为该行的数据。for 循环遍历每一行数据,可以通过 index 和 row 分别获取行索引和该行的数据,并对每一行进行特定的操作。
for index, row in df.iterrows(): writer.writerow([row['stopword']])这一语句的作用是什么,请全部添加注释
这段代码使用了 pandas 库中的 iterrows() 方法,遍历了 DataFrame 中的每一行数据,并将其中的 'stopword' 列的值写入到一个 CSV 文件中。具体解释如下:
```
for index, row in df.iterrows(): # 遍历 DataFrame 中的每一行数据
writer.writerow([row['stopword']]) # 将每一行的 'stopword' 列的值写入到 CSV 文件中
```
其中,`df` 是一个 DataFrame 对象,`writer` 是一个 csv.writer 对象,用于将数据写入 CSV 文件中。对于每一行数据,`iterrows()` 方法返回一个包含该行数据的 Series 对象和该行数据的索引(即 DataFrame 的行索引),然后使用 `row['stopword']` 取出该行中名为 'stopword' 的列的值,再将其输入到 `writer` 对象中,写入 CSV 文件。