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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

データマイニング

データマイニングは、購買履歴やクレジットカードの利用履歴、電話の通話履歴など企業にある大量のデータを解析して、その中に隠れたパターンやルールを探し出す技術です。DMと略されることもあります。

自然言語処理

自然言語処理は、日常的に使用される自然言語をコンピューターに処理させる技術やソフトウェアの総称です。

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927閲覧

Pandasの1次元データ、Seriesのデータにアクセスする方法がわからない

cunwe

総合スコア65

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/09/17 10:52

本当に簡素なものになりますがネガポジ判定してくれるコードを作成しています。ライブラリはnltkPandasを使用しております。
text_normalize()

def text_normalize(): return pd.Series(data=comment_list)

となっておりまして
print(text_normalize())を実行すると下記のようになります。

0 Hi, my question is: how can I build a NL to wo... 1 Hi. Thank you for the video. I have a question... 2 The lemmatization process didn’t change almost... 3 where can i get the doc link u used? 4 Thanks bro! Very clear 5 Next videos? 6 Not good for begineer. You are going so fast.

このindexが振られたデータ(文章)を一文一文走査して(ネガティブスコア)-(ポジティブスコア)を計算し、これが正の文章だけ出力したく下記のようなコードを書きました。
「Pandas データ アクセス方法」と調べたり、PandasのドキュメントのSeriesの説明箇所を読んだり
こちらの記事によりlocatを試したのですがfor文で回してる記事がなく、明らかに間違っていると思うので知見をお持ちの方に教えていただきたいです。よろしくお願いいたします。実際、下記のコードで実行するとraise KeyError(key) KeyError: 'Hi, my question is: how can I build a NL to work with others language. Cause, I can see that doesn have all the language.'というエラーが出ます。

for i in text_normalize(): sia = SentimentIntensityAnalyzer() score = sia.polarity_scores(text_normalize().loc[i])["neg"]-sia.polarity_scores(text_normalize().loc[i])["pos"] if score>=0.0: print(text_normalize().loc[i]) else: print("なんとも言えん")

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回答2

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ベストアンサー

Seriesをforでループすると、値に対してループするので、そのまま使えばいいです。

python

1for i in text_normalize(): 2 sia = SentimentIntensityAnalyzer() 3 score = sia.polarity_scores(i)["neg"] - sia.polarity_scores(i)["pos"] 4 if score >= 0.0: 5 print(i) 6 else: 7 print("なんとも言えん")

追記

scoreが0以上の個数を数えたいなら、個数を数える変数を用意して、ifの中で増やしていけばいいです。

python

1n = 0 2for i in text_normalize(): 3 sia = SentimentIntensityAnalyzer() 4 score = sia.polarity_scores(i)["neg"] - sia.polarity_scores(i)["pos"] 5 if score >= 0.0: 6 print(i) 7 n += 1 8 else: 9 print("なんとも言えん") 10 11print('score >= 0 の個数:', n)

投稿2021/09/17 23:31

編集2021/09/18 02:50
bsdfan

総合スコア4794

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bsdfan

2021/09/18 00:01

siaはループの外で作るのと、 関数を複数回呼ぶのではなく、 scores = sia.polarity_scores(i) score = scores["neg"] - scores["pos"] のように変数においてもいいのかもしれません。
cunwe

2021/09/18 02:36

ご回答ありがとうございます。追加での質問になってしまうのですが、例えばご回答いただいたコードを実行すると下記のようになります。そこで下記のscore>=0のデータの個数をカウント(ここでは5)するにはどういった記述を追記すれば良いでしょうか? Hi, my question is: how can I build a NL to work with others language. Cause, I can see that doesn have all the language. なんとも言えん The lemmatization process didn’t change almost all the words. where can i get the doc link u used? なんとも言えん Next videos? Not good for begineer. You are going so fast.
cunwe

2021/09/18 02:50

大変助かりました、ありがとうございます!
guest

0

python

1 print(text_normalize().loc[i]) 2

ではなく、

python

1 print(text_normalize()[i]) 2

です。

投稿2021/09/17 12:29

ppaul

総合スコア24670

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cunwe

2021/09/17 12:34

ご回答いただきありがとうございます。print(text_normalize()[i])に変えてみましたが同じエラーが出ました。その他変更すべき点ございますでしょうか?
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