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我正在使用 R 包udpipe在我的数据框中提取关键字。让我们从包中包含的一些数据开始：

library(udpipe)
data(brussels_reviews)

如果我们查看结构，我们会看到它包含 1500 条评论（行）和 4 列。

str(brussels_reviews)
'data.frame':   1500 obs. of  4 variables:
 $ id        : int  32198807 12919832 23786310 20048068 17571798 28394425 46322841 27719650 14512388 37675819 ...
 $ listing_id: int  1291276 1274584 1991750 2576349 1866754 5247223 7925019 4442255 2863621 3117760 ...
 $ feedback  : chr  "Gwen fue una magnifica anfitriona. El motivo de mi viaje a Bruselas era la busqueda de un apartamento y Gwen me"| __truncated__ "Aurelie fue muy atenta y comunicativa. Nos dio mapas, concejos turisticos y de transporte para disfrutar Brusel"| __truncated__ "La estancia fue muy agradable. Gabriel es muy atento y esta dispuesto a ayudar en todo lo que necesites. La cas"| __truncated__ "Excelente espacio, excelente anfitriona, un lugar accessible economicamente y cerca de los lugares turisticos s"| __truncated__ ...
 $ language  : chr  "es" "es" "es" "es" ...

在学习本教程时，我可以一起提取所有数据框的关键字。出色的。

但是，我的要求是在每一行中提取关键字，而不是整个数据框。

我承认，对于这个示例，它没有多大意义，因为只有一列带有文本 ( feedback)。但是，在我的真实示例中，我有很多带有文本的列。

所以，我想在数据框的每一行中提取关键字。所以如果我们在这个例子中提取关键字，我想得到 1500 组关键字，每组对应每一行。

我该怎么做？

更新和示例

按照这两个步骤，我们得到了所有数据框的关键字。但是，我想在数据框的每一行中获取关键字。

第一步

library(udpipe)
library(textrank)
## First step: Take the Spanish udpipe model and annotate the text. Note: this takes about 3 minutes
data(brussels_reviews)
comments <- subset(brussels_reviews, language %in% "es")
ud_model <- udpipe_download_model(language = "spanish")
ud_model <- udpipe_load_model(ud_model$file_model)
x <- udpipe_annotate(ud_model, x = comments$feedback)
x <- as.data.frame(x)

第二步

## Collocation (words following one another)
stats <- keywords_collocation(x = x, 
                             term = "token", group = c("doc_id", "paragraph_id", "sentence_id"),
                             ngram_max = 4)
## Co-occurrences: How frequent do words occur in the same sentence, in this case only nouns or adjectives
stats <- cooccurrence(x = subset(x, upos %in% c("NOUN", "ADJ")), 
                     term = "lemma", group = c("doc_id", "paragraph_id", "sentence_id"))
## Co-occurrences: How frequent do words follow one another
stats <- cooccurrence(x = x$lemma, 
                     relevant = x$upos %in% c("NOUN", "ADJ"))
## Co-occurrences: How frequent do words follow one another even if we would skip 2 words in between
stats <- cooccurrence(x = x$lemma, 
                     relevant = x$upos %in% c("NOUN", "ADJ"), skipgram = 2)
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2 回答 2

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简单的for循环：

result <- NULL
for(i in 1:nrow(brussels_reviews)){
    result[i] <- somefunction(brussels_reviews[i, 3])
}

上面的代码是遍历所有行的通用方法brussels_reviews，将函数应用于第 3 列，并将结果保存到向量。这也可以包括列的嵌套循环。（见下文）

如果您详细说明您使用的功能，我将很乐意提供帮助。

模拟代码

k <- 1
result <- NULL

for(i in 1:nrow(df)){
    for(j in 1:ncol(df)){
        result[k] <- str_extract_all(df[i, j], "[A-Z]")
        k <- k + 1
    }
}

> head(result)
[[1]]
 [1] "P" "W" "Y" "V" "L" "X" "Y" "E" "E" "V" "T" "X" "O" "O" "Y" "A" "W" "P"
[[2]]
[1] "Q" "J" "O" "J" "P" "S"
[[3]]
 [1] "M" "E" "S" "I" "A" "Y" "J" "U" "M" "V" "W" "A" "P" "U" "I" "A" "X" "K"
[[4]]
[1] "T" "R" "H" "I" "S" "I"
[[5]]
 [1] "N" "T" "L" "H" "U" "G" "B" "Z" "H" "U" "Y" "O" "W" "L" "F" "P" "O" "O"
[[6]]
[1] "S" "S" "L" "M" "T" "R"

模拟数据

# Function by A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1
# https://stackoverflow.com/a/42734863/9406040
rstrings <- function(n = 5000) {
    a <- do.call(paste0, replicate(5, sample(LETTERS, n, TRUE), FALSE))
    paste0(a, sprintf("%04d", sample(9999, n, TRUE)), sample(LETTERS, n, TRUE))
}


df <- data.frame(a = paste(rstrings(100), rstrings(100), 
                     rstrings(100)),
                 b = rstrings(100))

> head(df)
                                 a          b
1 PWYVL8045X YEEVT9271X OOYAW3194P QJOJP3673S
2 MESIA1348Y JUMVW0263A PUIAX6901K TRHIS9952I
3 NTLHU1254G BZHUY6075O WLFPO4360O SSLMT4848R
4 XIWRV0967X ERMLU3214U TNRSO3996F IJPTV3142Z
5 ESEKQ7976U RDDDK5322V ZZEJC7637W IBAJI6831N
6 PVDBQ3212K ZXDYV5256Z RVTPH3724W HTYYK5351R
于 2018-10-23T21:08:52.953 回答
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我遇到了你提到的类似问题。以下代码可能有用。

但是，如果你keywords_phrases在同一个包中使用函数，你可以使用txt_recode_ngram函数来做类似的事情。

library(data.table)
library(dplyr)
library(magrittr)
library(udpipe)
data("brussels_reviews_anno")
x <- brussels_reviews_anno
x <- as.data.table(x)
x <- subset(x, xpos %in% c("NN", "VB", "IN", "JJ"))
x <- x[, cooccurrence(lemma, order = FALSE), by = list(doc_id)]
x <- x %>%
  group_by(doc_id) %>%
  mutate(keywords = paste(term1, term2)) %>%
  summarize(keywords = paste(keywords, collapse = ", "))
于 2018-11-07T12:23:21.087 回答