# 处理后果分词字段，得到所有主体词和行为词的组合 combinations = [] for words in data1['后果分词']: # 处理后果分词，得到所有主体词和行为词的组合 a_words = [] b_words = [] if isinstance(words, str): words = words.replace(str(np.nan), '') else: words = '' for word in words.split(): if jieba.posseg.lcut(word)[0].flag == 'n': a_words.append(word) else: b_words.append(word) for a in a_words: for b in b_words: combinations.append([a, b]) combinations = list(set(combinations))

这段代码的功能是将data1数据集中的“后果分词”字段进行处理，得到所有主体词和行为词的组合。

首先，对于“后果分词”字段中的每个字符串，将其转换为一个包含单词的列表。对于每个单词，使用jieba库进行词性标注，判断其是否为名词。如果是名词，则将其加入到a_words列表中；如果不是名词，则将其加入到b_words列表中。然后，对于a_words列表中的每个名词，以及b_words列表中的每个非名词，将它们组合成一个二元组，并将这些二元组添加到combinations列表中。最后使用set()函数将combinations列表去重。

注意，如果“后果分词”字段中的值不是字符串，而是缺失值（NaN），则需要将其转换为空字符串。

相关问题

import itertools# 定义多个数组array1 = [1, 2, 3, 4, 5]array2 = [2, 4, 6, 8, 10]array3 = [1, 3, 5, 7, 9]# 定义组合长度n = 3# 生成所有可能的组合combinations = itertools.combinations((array1, array2, array3), n)# 查找不重复的数字unique_numbers = set()for combination in combinations: flattened = list(itertools.chain.from_iterable(combination)) for number in flattened: if flattened.count(number) == 1: unique_numbers.add(number)# 输出结果print(unique_numbers)

这段代码的作用是从三个数组中生成所有长度为 3 的组合，然后找出这些组合中不重复的数字。具体实现如下：

1. 首先导入 itertools 模块，以便使用 combinations 函数来生成所有可能的组合。
2. 定义三个数组 array1、array2 和 array3，分别包含 5 个数字。
3. 定义变量 n，表示要生成的组合长度为 3。
4. 调用 itertools.combinations 函数来生成所有可能的组合，将其存储在变量 combinations 中。
5. 遍历所有组合，将其展开成一个一维列表 flattened，然后遍历该列表中的所有数字，如果该数字在列表中出现的次数为 1，则将其添加到集合 unique_numbers 中。
6. 最后输出集合 unique_numbers，即为不重复的数字。

需要注意的是，这段代码中的数组是硬编码在代码中的，如果需要处理其他的数组，需要手动修改代码中的数组。此外，由于该算法采用了嵌套循环，因此时间复杂度较高，在数组较大时可能会导致性能问题。

red_balls = list(range(1, 34)) blue_balls = list(range(1, 17)) n = 0 # 计算所有红球组合 red_ball_combinations = list(itertools.combinations(red_balls, 6)) # 计算每个红球组合加上一个蓝球的所有组合，并且筛选符合条件的组合 selected_combinations = [] for red_ball_combination in red_ball_combinations: if set([4, 8, 17, 20, 22, 27]).intersection(set(red_ball_combination)): pass else: for blue_ball in blue_balls: combination = list(red_ball_combination) + [blue_ball] selected_combinations.append(combination) # 输出结果 for combination in selected_combinations: hongqiu = combination[:6] lanqiu = combination[-1] max_consecutive = 1 # 遍历列表，计算最大相邻数的个数 zdxl = 1 for i in range(len(hongqiu) - 1): if hongqiu[i + 1] == hongqiu[i] + 1: zdxl += 1 if zdxl > max_consecutive: max_consecutive = zdxl else: zdxl = 1 # 输出结果 # print("最大相连数个数：", max_consecutive) if max_consecutive <= 3: n += 1 print('红球:', hongqiu, '篮球:', lanqiu,'第',n,'组')把这个代码综合简洁一下

可以将计算所有红球组合和计算符合条件的组合的部分合并，并且使用列表推导式简化代码：

import itertools

red_balls = list(range(1, 34))
blue_balls = list(range(1, 17))
n = 0

selected_combinations = [list(red_ball_combination) + [blue_ball] for red_ball_combination in itertools.combinations(red_balls, 6) 
                         if not set([4, 8, 17, 20, 22, 27]).intersection(set(red_ball_combination)) 
                         for blue_ball in blue_balls]

for i, combination in enumerate(selected_combinations):
    hongqiu = combination[:6]
    lanqiu = combination[-1]
    
    max_consecutive = 1
    zdxl = 1
    for j in range(len(hongqiu) - 1):
        if hongqiu[j + 1] == hongqiu[j] + 1:
            zdxl += 1
            if zdxl > max_consecutive:
                max_consecutive = zdxl
        else:
            zdxl = 1
    
    if max_consecutive <= 3:
        n += 1
        print(f"红球: {hongqiu}, 篮球: {lanqiu}, 第{n}组")

这样代码就更加简洁明了了。