如何在循环中从字典填充数据帧

Question

我试图对文本进行实体分析，我想把结果放在数据框中。目前，结果不存储在字典中，也不存储在数据框中。结果用两个函数提取。

df:

ID    title    cur_working    pos_arg         neg_arg                             date
132   leave    yes            good coffee     management, leadership and salary   13-04-2018
145   love it  yes            nice colleagues long days                           14-04-2018

我有以下代码：

result = entity_analysis(df, 'neg_arg', 'ID')

#This code loops through the rows and calls the function entities_text()
def entity_analysis(df, col, idcol):
    temp_dict = {}
    for index, row in df.iterrows():
        id = (row[idcol])
        x = (row[col])
        entities = entities_text(x, id)
        #temp_dict.append(entities)
    #final = pd.DataFrame(columns = ['id', 'name', 'type', 'salience'])
    return print(entities)

def entities_text(text, id):
    """Detects entities in the text."""
    client = language.LanguageServiceClient()
    ent_df = {}
    if isinstance(text, six.binary_type):
        text = text.decode('utf-8')

    # Instantiates a plain text document.
    document = types.Document(
        content=text,
        type=enums.Document.Type.PLAIN_TEXT)

    # Detects entities in the document.
    entities = client.analyze_entities(document).entities

    # entity types from enums.Entity.Type
    entity_type = ('UNKNOWN', 'PERSON', 'LOCATION', 'ORGANIZATION',
                   'EVENT', 'WORK_OF_ART', 'CONSUMER_GOOD', 'OTHER')

    for entity in entities:
        ent_df[id] = ({
            'name': [entity.name],
            'type': [entity_type[entity.type]],
            'salience': [entity.salience]
        })
    return print(ent_df)

该代码给出了以下结果：

{'132': {'name': ['management'], 'type': ['OTHER'], 'salience': [0.16079013049602509]}}
{'132': {'name': ['leadership'], 'type': ['OTHER'], 'salience': [0.05074194446206093]}}
{'132': {'name': ['salary'], 'type': ['OTHER'], 'salience': [0.27505040168762207]}}
{'145': {'name': ['days'], 'type': ['OTHER'], 'salience': [0.004272154998034239]}}

我已经在函数中创建了temp_dict和一个最终数据框entity_analysis（）。这个线程解释了在循环中附加到数据帧是没有效率的。我不知道如何以有效的方式填充数据框。这些线程与我的问题相关，但它们解释了如何从存量数据填充数据框。当我尝试使用temp_dict.update（实体）并返回temp_dict时，我得到一个错误：

在entity_analysistemp_dict.update（实体）TypeError：'NoneType'对象是不可迭代的

我希望输出如下：

ID          name                  type                salience
132         management            OTHER               0.16079013049602509 
132         leadership            OTHER               0.05074194446206093 
132         salary                OTHER               0.27505040168762207 
145         days                  OTHER               0.004272154998034239 

Answer 1

一种解决方案是通过可迭代的实体创建列表。然后将您的列表输入pd。数据帧：

LoL = []

for entity in entities:
    LoL.append([id, entity.name, entity_type[entity.type], entity.salience])

df = pd.DataFrame(LoL, columns=['ID', 'name', 'type', 'salience'])

如果您还需要当前生成的格式的字典，那么您可以将当前逻辑添加到您的for循环中。但是，首先检查是否需要使用两个结构来存储相同的数据。