使用NLTK删除停用词时，对象没有属性

Question

我正在尝试从由Python 3中的文本数据行组成的pandas DataFrame的NLTK停用词集合中删除停用词：

import pandas as pd
from nltk.corpus import stopwords

file_path = '/users/rashid/desktop/webtext.csv'
doc = pd.read_csv(file_path, encoding = "ISO-8859-1")
texts = doc['text']
filter = texts != ""
dfNew = texts[filter]

stop = stopwords.words('english')
dfNew.apply(lambda x: ' '.join([word for word in x.split() if word not in (stop)]))

我收到此错误：

'float' object has no attribute 'split'

Answer 1

听起来您的文字中有一些数字，它们使熊猫变得有点聪明。 添加dtype选项pandas.read_csv()以确保在列，一切text导入为一个字符串：

doc = pd.read_csv(file_path, encoding = "ISO-8859-1", dtype={'text':str})

一旦代码开始工作，您可能会注意到它很慢：在列表中查找内容效率很低。 将您的停用词放在这样的集合中，您将对加速感到惊讶。 （ in运算符可同时使用集合和列表，但是速度差异很大。）

stop = set(stopwords.words('english'))

最后，将x.split()更改为nltk.word_tokenize(x) 。 如果您的数据包含真实文本，这会将标点符号与单词分开，并允许您正确匹配停用词。