Вопрос или проблема
Я занимался лемматизацией, но получил вышеупомянутую ошибку. Я думаю, что это связано с тем, что мои данные не в формате строки, верно? Если да, то какая часть моих данных не в формате строки?
Вот мой источник данных: https://www.kaggle.com/c/fake-news/data
Вы применяете эту функцию к столбцу в датафрейме panda. Дважды проверьте тип данных столбца:
lemmatised_df['label'].dtype
.
Ответ или решение
Ошибка "expected string or bytes-like object" обычно возникает, когда вы пытаетесь выполнить операцию, требующую строку или байтовый объект, на данных, которые имеют другой тип. В вашем случае, судя по контексту, проблема развивается в процессе лемматизации данных, находящихся в колонке данных вашего датафрейма Pandas.
Причины ошибки
Скорее всего, причина ошибки заключается в том, что в колонне, к которой вы применяете функцию лемматизации, содержатся значения, которые не являются строками. Это могут быть NaN (отсутствующие значения), числа или другие нетекстовые типы данных.
Как определить источник проблемы
Для начала, вам стоит проверить тип данных в колонне с помощью следующей команды:
print(lemmatised_df['label'].dtype)Если тип данных не является object (что соответствует строкам в Pandas), это подтверждает, что с данными есть проблема.
Шаги по решению ошибки
-
Проверка на NaN и другие типы: Используйте следующие команды, чтобы выявить, есть ли в вашем датафрейме недопустимые или отсутствующие значения:
print(lemmatised_df['label'].isnull().sum()) # Подсчет отсутствующих значений print(lemmatised_df['label'].apply(type).value_counts()) # Подсчет типа данных в колоннеЕсли в колонне обнаружатся NaN или данные других типов (например, целые числа), вам нужно будет обработать их.
-
Очистка данных:
- Устраните или замените NaN:
lemmatised_df['label'] = lemmatised_df['label'].fillna("") # Заменяйте NaN на пустую строку- Приведите данные к строковому типу:
lemmatised_df['label'] = lemmatised_df['label'].astype(str) -
Переход к лемматизации: После очистки данных вы можете снова попробовать выполнить вашу функцию лемматизации. Убедитесь, что теперь все значения в колонне являются строками.
Пример кода
Вот пример того, как может выглядеть ваш код до и после внесения изменений:
# Убедитесь, что данные очищены
lemmatised_df['label'] = lemmatised_df['label'].fillna("").astype(str)
# Применение функции лемматизации
lemmatised_df['lemmatised_label'] = lemmatised_df['label'].apply(lemmatize_function)Заключение
Следуя этим рекомендациям, вы сможете эффективно справиться с ошибкой "expected string or bytes-like object". Важно всегда проверять типы данных и наличие отсутствующих значений перед выполнением операций с текстом. Если вы всё ещё сталкиваетесь с проблемами, возможно, стоит рассмотреть использование функций, способных обрабатывать более сложные случаи ошибок, таких как try-except блоки.
Это подход не только поможет улучшить ваш код, но и повысит его надежность и устойчивость к ошибкам.