Я прочитал несколько постов об этой ошибке, но я все еще могу'т выяснить это. Когда я пытаюсь петли через мою функцию:
def fix_Plan(location):
letters_only = re.sub("[^a-zA-Z]", # Search for all non-letters
" ", # Replace all non-letters with spaces
location) # Column and row to search
words = letters_only.lower().split()
stops = set(stopwords.words("english"))
meaningful_words = [w for w in words if not w in stops]
return (" ".join(meaningful_words))
col_Plan = fix_Plan(train["Plan"][0])
num_responses = train["Plan"].size
clean_Plan_responses = []
for i in range(0,num_responses):
clean_Plan_responses.append(fix_Plan(train["Plan"][i]))
Здесь ошибка:
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/xxxxx/PycharmProjects/tronc/tronc2.py", line 48, in <module>
clean_Plan_responses.append(fix_Plan(train["Plan"][i]))
File "C:/Users/xxxxx/PycharmProjects/tronc/tronc2.py", line 22, in fix_Plan
location) # Column and row to search
File "C:\Users\xxxxx\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\re.py", line 191, in sub
return _compile(pattern, flags).sub(repl, string, count)
TypeError: expected string or bytes-like object
Как говорится в комментарии, некоторые значения оказались поплавки, а не строк. Вам нужно будет изменить его на строки перед передачей его для повторного.суб. Самый простой способ-это изменить "местоположение" на ул. (местонахождение)
при использовании `ре.суб. Это бы'т больно, чтобы сделать это в любом случае, даже если это's уже СПО``.
letters_only = re.sub("[^a-zA-Z]", # Search for all non-letters
" ", # Replace all non-letters with spaces
str(location))
Я полагаю, что лучше было бы использовать повторно.матч (функция). вот пример, который может помочь вам.
import re
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
nltk.download('punkt')
sentences = word_tokenize("I love to learn NLP \n 'a :(")
#for i in range(len(sentences)):
sentences = [word.lower() for word in sentences if re.match('^[a-zA-Z]+', word)]
sentences
самое простое решение-применить функцию STR в Python, чтобы столбец, который вы пытаетесь перебрать.
если вы используете панды это может быть реализовано как
таблицы данных['аргумент']=таблицы данных['аргумент'].применить(ул.)