將串列格式化為CSV的列

我正在嘗試將計算串列用作現有 csv 中的 2 個附加列，但是我很難將它們準備為 2 個列。

MWE：

import pandas as pd
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, pipeline

df = pd.read_csv('original.csv')
dtype_before = type(df["text"])
text_list = df["text"].tolist()
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("daigo/bert-base-japanese-sentiment")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("daigo/bert-base-japanese-sentiment")
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis",model=model, tokenizer=tokenizer)
list(map(sentiment_analyzer, text_list))

列印串列將導致：

[[{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.7804045081138611}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9542087912559509}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8557115793228149}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9135494232177734}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.86244797706604}], [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.8266600370407104}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9198371767997742}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9033421874046326}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.7705154418945312}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8205435872077942}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8045720458030701}], [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.5160148739814758}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8745550513267517}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.941367506980896}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.899341344833374}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9200822710990906}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.6254457235336304}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8494048714637756}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.6723847389221191}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9329613447189331}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9084392786026001}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.7804917693138123}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.6737139225006104}], [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.5254362225532532}], [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.7653219103813171}], [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.7342881560325623}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8476402163505554}]]

我想實作，'label'作為一個列標題和'score'第二個列標題，以便最后的 2 列看起來像這樣：

label         column
ポジティブ      0.7804045081138611
ポジティブ      0.9542087912559509
ポジティブ      0.8557115793228149
...
ネガティブ      0.5160148739814758

我想一旦我實作了這一點，將這些列添加到 csv 我可以使用 pandas 對嗎？所以添加：

import csv
import re
import pandas as pd
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, pipeline
 df = pd.read_csv('original.csv')
    dtype_before = type(df["text"])
    text_list = df["text"].tolist()
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("daigo/bert-base-japanese-sentiment")
    model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("daigo/bert-base-japanese-sentiment")
    sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis",model=model, tokenizer=tokenizer)
    list(map(sentiment_analyzer, text_list))
<some magic to prepare results to a proper list>

df['label','score'] = <some magic to prepare results to a proper list>
df.to_csv("filepath.csv", index=False) 

uj5u.com熱心網友回復：

你能試試嗎？

label_score_flat = [dc for ls in map(sentiment_analyzer, text_list) for dc in ls]

df['label'] = [dc['label'] for dc in label_score_flat ]
df['score'] = [dc['score'] for dc in label_score_flat ]

 
df.to_csv("filepath.csv", index=False) 

我沒有測驗，所以可能有錯誤

uj5u.com熱心網友回復：

請試試這個，如果它有幫助：

import pandas as pd

x = [[{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.7804045081138611}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9542087912559509}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8557115793228149}],
     [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9135494232177734}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.86244797706604}], [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.8266600370407104}],
     [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9198371767997742}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9033421874046326}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.7705154418945312}],
     [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8205435872077942}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8045720458030701}], [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.5160148739814758}],
     [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8745550513267517}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.941367506980896}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.899341344833374}],
     [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9200822710990906}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.6254457235336304}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8494048714637756}],
     [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.6723847389221191}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9329613447189331}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.9084392786026001}],
     [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.7804917693138123}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.6737139225006104}], [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.5254362225532532}],
     [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.7653219103813171}], [{'label': 'ネガティブ', 'score': 0.7342881560325623}], [{'label': 'ポジティブ', 'score': 0.8476402163505554}]]

_label_vals = [_v for _ in x for _k, _v in _[0].items() if _k == 'label']
_score_vals = [_v for _ in x for _k, _v in _[0].items() if _k == 'score']

df1 = pd.DataFrame(list(zip(_label_vals, _score_vals)))
df1.columns = ['label', 'score']
print(df1)
df1.to_csv('StackOverflow.csv', index=False)

標籤：Python 熊猫 数据框 导出到 csv

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