使用 findall python 从推文中提取@mentions（给出不正确的结果）

Question

我有一个类似这样的 csv 文件

text
RT @CritCareMed: New Article: Male-Predominant Plasma Transfusion Strategy for Preventing Transfusion-Related Acute Lung Injury... htp://…
#CRISPR Inversion of CTCF Sites Alters Genome Topology &amp; Enhancer/Promoter Function in @CellCellPress htp://.co/HrjDwbm7NN
RT @gvwilson: Where's the theory for software engineering? Behind a paywall, that's where. htp://.co/1t3TymiF3M #semat #fail
RT @sciencemagazine: What’s killing off the sea stars? htp://.co/J19FnigwM9 #ecology
RT @MHendr1cks: Eve Marder describes a horror that is familiar to worm connectome gazers. htp://.co/AEqc7NOWoR via @nucAmbiguous htp://…

我想从推文文本中提取所有提及（以“@”开头）。到目前为止我已经做到了

import pandas as pd
import re

mydata = pd.read_csv("C:/Users/file.csv")
X = mydata.ix[:,:]
X=X.iloc[:,:1] #I have multiple columns so I'm selecting the first column only that is 'text'

for i in range(X.shape[0]):
result = re.findall("(^|[^@\w])@(\w{1,25})", str(X.iloc[:i,:]))

print(result);

这里有两个问题：首先：在 str(X.iloc[:1,:]) 它给了我 ['CritCareMed'] 这不正常，因为它应该给我 ['CellCellPress']，在 str(X.iloc[:2,:]) 它又给我 ['CritCareMed'] 这是当然又不行了。我得到的最终结果是

[(' ', 'CritCareMed'), (' ', 'gvwilson'), (' ', 'sciencemagazine')]

它不包括第二行中的提及和最后一行中的两次提及。我想要的应该是这个样子：

我怎样才能达到这些结果？这只是一个示例数据我的原始数据有很多推文所以这种方法可以吗？

Answer 1

你可以使用str.findall方法来避免for循环，使用negative look behind来替换(^|[^@\w])，这形成了另一个你不知道的捕获组在你的正则表达式中需要：

df['mention'] = df.text.str.findall(r'(?<![@\w])@(\w{1,25})').apply(','.join)
df
#                                                text   mention
#0  RT @CritCareMed: New Article: Male-Predominant...   CritCareMed
#1  #CRISPR Inversion of CTCF Sites Alters Genome ...   CellCellPress
#2  RT @gvwilson: Where's the theory for software ...   gvwilson
#3  RT @sciencemagazine: What’s killing off the se...   sciencemagazine
#4  RT @MHendr1cks: Eve Marder describes a horror ...   MHendr1cks,nucAmbiguous

另外X.iloc[:i,:]返回一个数据框，所以str(X.iloc[:i,:])给你一个数据框的字符串表示，这与单元格中的元素有很大的不同，从中提取实际的字符串text 列，您可以使用 X.text.iloc[0]，或者更好的遍历列的方法，使用 iteritems:

import re
for index, s in df.text.iteritems():
    result = re.findall("(?<![@\w])@(\w{1,25})", s)
    print(','.join(result))

#CritCareMed
#CellCellPress
#gvwilson
#sciencemagazine
#MHendr1cks,nucAmbiguous

Answer 2

虽然您已经有了答案，但您甚至可以像这样尝试优化整个导入过程：

import re, pandas as pd

rx = re.compile(r'@([^:\s]+)')

with open("test.txt") as fp:
    dft = ([line, ",".join(rx.findall(line))] for line in fp.readlines())

    df = pd.DataFrame(dft, columns = ['text', 'mention'])
    print(df)

产量：

                                                text                  mention
0  RT @CritCareMed: New Article: Male-Predominant...              CritCareMed
1  #CRISPR Inversion of CTCF Sites Alters Genome ...            CellCellPress
2  RT @gvwilson: Where's the theory for software ...                 gvwilson
3  RT @sciencemagazine: What’s killing off the se...          sciencemagazine
4  RT @MHendr1cks: Eve Marder describes a horror ...  MHendr1cks,nucAmbiguous

这可能会快一点，因为您不需要在 df 构建完成后对其进行更改。

Answer 3

mydata['text'].str.findall(r'(?:(?<=\s)|(?<=^))@.*?(?=\s|$)')

与此相同：，但用于提及。

@.*? 对开始的单词进行 non-greedy 匹配带有标签
(?=\s|$) look-ahead为词尾或句尾
(?:(?<=\s)|(?<=^)) look-behind 以确保在单词中间使用 @ 时不会出现误报

正则表达式回顾断言 space 或句子开头必须在 @ 字符之前。

使用 findall python 从推文中提取@mentions（给出不正确的结果）

Extracting @mentions from tweets using findall python (Giving incorrect results)

python

regex

pandas

twitter

mention