Python-Pandas-導入Excel文件，遍歷每一行，添加新值，然后添加到數據框

Question

我有一個帶有項目代碼和需要導入的抽象字段的Excel文件，因此可以在摘要上運行一個簡單的文本摘要程序，然后將其添加到數據框中。

我的Excel數據集如下所示：

[Proj_Number] | [Abstract]

JJF-123          | Diabetes is a serious chronic condition.  
JFR-223          | Cardiovascular disease is also a chronic condition. 
JF3-334          | Don't forget about asthma and how much it sucks. 

導入數據后，我想應用我的文本匯總器並獲取以下信息：

[Proj_Number] | [Abstract]                        [Ab_keywords]

JJF-123       | Diabetes is a chronic condition.  |Diabetes, chronic condition                                                                 
JFR-223       | COPD is a also chronic condition. | COPD, chronic condition
JF3-334       | Don't forget about asthma too.    | asthma, forgot

我知道我的代碼是錯誤的，但是我只是不知道如何遍歷每一行，如何從摘要中獲取摘要關鍵字，將其添加到數據框並導出。

from gensim.summarization.summarizer import summarize
from gensim.summarization import keywords
import pandas as pd

dataset = pd.read_excel('abstracts.xlsx',encoding="ISO-8859-1")
df = pd.DataFrame(dataset)
cols = [1,2]
df = df[df.columns[cols]]

for d in df:
d =  keywords(d, ratio=0.15, split=True))
print(d)

Answer 1

您不想使用df中for d in df:遍歷df中的每一行for d in df:

熊貓有一種將函數應用於數據框的每一行並通過apply函數返回一系列數據的方法

為您適當地重命名數據框的列，

df['Ab_keywords'] = df['Abstract'].apply(lambda text: keywords(text, ratio=0.15, split=True))

應該管用。

這里，lambda函數應用於df['Abstract']的每一行，並被賦予每一行的值作為其參數。