如何使用 SpacyTextBlob 计算数据框的情绪分数？

问题描述

我正在使用 SpacyTextblob 查找评论的情绪分数。我可以计算单个文本的极性和主观性分数，但无法计算列

我的数据框名为“data”，其中包含名为 review.text 列的评论

import spacy
from spacytextblob.spacytextblob import SpacyTextBlob

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
nlp.add_pipe("spacytextblob")
doc = nlp(data['reviews.text'][0])

print('Polarity:',doc._.polarity)
print('Sujectivity:',doc._.subjectivity)

以上代码分别适用于每条评论，我可以计算极性和主观性。但是，我无法计算整个列

polarity = lambda x: nlp(x)._.polarity
subjectivity = lambda x: nlp(x)._.subjectivity
data['polarity'] = data['reviews.text'].apply(polarity)
df['subjectivity'] = data['reviews.text'].apply(subjectivity)

上面的代码不起作用，谁能告诉我如何计算？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）